The Effects of Patient-Reported Outcome Screening on the Survival of People with Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects of the routine assessment of patient-reported outcomes (PROs) on the overall survival of adult patients with cancer. We included clinical trials and observational studies with a control group that compared PRO monitoring interventions in cancer clinical practice to usual care. The Cochrane risk-of-bias tools were used. In total, six studies were included in the systematic review: two randomized trials, one population-based retrospectively matched cohort study, two pre−post with historical control studies and one non-randomized controlled trial. Half were multicenter, two were conducted in Europe, three were conducted in the USA and was conducted in Canada. Two studies considered any type of cancer, two were restricted to lung cancer and two were restricted to advanced forms of cancer. PRO screening was electronic in four of the six studies. The meta-analysis included all six studies (intervention = 130.094; control = 129.903). The pooled mortality outcome at 1 year was RR = 0.77 (95%CI 0.76−0.78) as determined by the common effect model and RR = 0.82 (95%CI 0.60−1.12; p = 0.16) as determined by the random-effects model. Heterogeneity was statistically significant (I2 = 73%; p < 0.01). The overall risk of bias was rated as moderate in five studies and serious in one study. This meta-analysis seemed to indicate the survival benefits of PRO screening. As routine PRO monitoring is often challenging, more robust evidence regarding the effects of PROs on mortality would support systematic applications.
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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) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».