Patient-driven research: Initial results from a prospective health–related quality of life study performed at the request of patients living with hairy cell leukemia
Notice bibliographique
Résumé
A diagnosis of leukemia can have a profound effect on patients' health-related quality of life (HRQoL), however this has not been measured prospectively in patients with hairy cell leukemia (HCL). At the request of patients living with HCL who had identified this gap in knowledge about the disease, we conducted a longitudinal study of HRQoL among patients enrolled in the HCL Patient Data Registry (PDR). From September 1, 2018 to September 1, 2020, 165 patients were enrolled in the study and completed the baseline survey. The Functional Assessment of Cancer Therapy - Leukemia (FACT-Leu) was used to measure patients' HRQoL. Results show that newly diagnosed HCL patients reported the lowest HRQoL, followed by patients in relapse and those on "watch and wait." Factors associated with higher (better) FACT-Leu total scores in the multivariable analysis included older age, higher social support, and greater physical activity. These same factors were associated with lower levels of fatigue. In rare diseases where it is difficult to perform large prospective studies, patient/researcher collaborations are critical for the identification of studies that are of importance to patients and their families in order to maximize the benefits of the research and improve the lives of patients living with HCL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».