Multi-Stakeholder Qualitative Interviews to Inform Measurement of Patient Reported Outcomes After CAR-T
Notice bibliographique
Résumé
Toxicities after chimeric antigen receptor T cell (CAR-T) therapy are well known, yet the patient experience during and after CAR-T therapy has not been well described outside of the trial setting. We explored the patient experience after CAR-T therapy to inform the patient-reported outcomes (PRO) measurement approach for the Center for International Blood and Marrow Transplant Research (CIBMTR). We recruited (1) adult patients diagnosed with a hematologic malignancy 14 days to 6 months after receiving a commercial CAR T cell product who had agreed to be contacted by the CIBMTR, (2) caregivers of those patients, and (3) clinical experts in CAR-T therapy. Telephone interviews were conducted following a semistructured guide that included open-ended questions about symptoms and functioning. We conducted a systematic content analysis of each transcript using prespecified codes representing common domains of health, as well as open coding for emergent themes. Forty patients at 29 centers, 15 of their caregivers, and 15 experts from 9 centers participated, representing diversity with respect to age, sex, race/ethnicity, and years in practice (experts). Patients, caregivers, and experts shared largely consistent impressions of the patient experience after CAR-T therapy. Commonly described themes included anxiety, cognitive dysfunction, depression, fatigue, pain, impaired physical function, gastrointestinal symptoms, sexual dysfunction, sleep difficulties, need for support, financial impact, hospitalization, communication with healthcare providers, and the COVID-19 pandemic. Limitations in patients' ability to participate in social roles and activities was the most prevalent theme, found in nearly all interviews. In the setting of CAR-T therapy, a multidimensional approach to PRO measurement is needed that includes physical, mental, and social health, as well as the financial impact of this novel treatment. High-quality existing PRO tools are available to measure these concepts. Results will inform the CIBMTR measurement of PROs after CAR-T therapy and may be applicable to other CAR-T studies that aim to represent patient experiences.
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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 | 0,036 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».