Patient‐reported outcomes in childhood head and neck rhabdomyosarcoma survivors and their relation to physician‐graded adverse events—A multicenter study using the <scp>FACE‐Q</scp> Craniofacial module
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adverse events (AE) of treatment are prevalent and diverse in head and neck rhabdomyosarcoma (HNRMS) survivors. These AEs are often reported by physicians; however, patients' perceptions of specific AE are not well known. In this study, we explored patient-reported outcomes measuring appearance, health-related quality of life (HRQOL), and facial function in HNRMS survivors. Second, we assess the relationship between physician grading of AE and patient reporting. MATERIALS AND METHODS: Survivors of pediatric HNRMS, diagnosed between 1993 and 2017, who were at least 2 years after completing treatment were invited to an outpatient clinic as part of a multicenter cross-sectional cohort study. At the outpatient clinics, survivors aged ≥8 years filled out the FACE-Q Craniofacial module; a patient-reported outcome instrument measuring issues specific to patients with facial differences. AE were systematically assessed by a multidisciplinary team based on the Common Terminology Criteria of Adverse Events system. RESULTS: Seventy-seven survivors with a median age of 16 years (range 8-43) and median follow-up of 10 years (range 2-42) completed the questionnaire and were screened for AEs. Patient-reported outcomes varied widely between survivors. Many survivors reported negative consequences: 82% on appearance items, 81% on HRQOL items, and 38% on facial function items. There was a weak correlation between physician-scored AEs and the majority of patient-reported outcomes specific for those AEs. CONCLUSIONS: Physician-graded AEs are not sufficient to provide tailored care for HNMRS survivors. Findings from this study highlight the importance of incorporating patient-reported outcome measures in survivorship follow-up.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».