Consideration of quality of life in the treatment decision-making for patients with advanced gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors (GEP-NETs) are a complex and heterogenous family of solid malignancies that originate from neuroendocrine tissue in the gastrointestinal tract or pancreas. Most patients diagnosed with GEP-NETs present with advanced or metastatic disease, and quality of life (QoL) is often an important priority when selecting treatments for these patients. Patients with advanced GEP-NETs often experience a substantial and persistent symptom burden that undermines their QoL. Addressing a patient's individual symptoms through judicious selection of treatment may improve QoL. AREAS COVERED: The objectives of this narrative review are to summarize the impact of advanced GEP-NETs on patient QoL, assess the potential value of current treatments for maintaining or improving patient QoL, and offer a clinical framework for how these QoL data can be translated to inform clinical decision-making for patients with advanced GEP-NETs. EXPERT OPINION: Patients with advanced GEP-NETs experience a significant and persistent symptom burden that impacts their daily lifestyle, activities, work life, and financial health, leading to erosion of their QoL. Ongoing and future studies incorporating longitudinal QoL assessments and head-to-head treatment evaluations will further inform the incorporation of QoL into clinical decision-making.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».