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Enregistrement W4397290537 · doi:10.1007/s10549-024-07360-4

Development and application of a weighted change score to evaluate interventions for vasomotor symptoms in patients with breast cancer using regression trees: a cohort study

2024· article· en· W4397290537 sur OpenAlexaff
Katherine Cole, Sharon F. McGee, Mark Clemons, Michelle Liu, Fiona MacDonald, Lisa Vandermeer, Terry L. Ng, Gregory R. Pond, Khaled El Emam

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionDiscontinuationPhysical therapyQuality of life (healthcare)Breast cancerProspective cohort studyCohortObservational studyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Vasomotor symptoms (VMS) are common among individuals with breast cancer (BC) and poorly managed symptoms are associated with reduced quality of life, treatment discontinuation, and poorer breast cancer outcomes. Direct comparisons among therapies are limited, as prior studies evaluating VMS interventions have utilized heterogeneous change measures which may not fully assess the perceived impact of change in VMS severity. METHODS: We performed a prospective study where BC patients chose one of four categories of interventions to manage VMS. Change in VMS severity at 6 weeks was assessed using the validated Hot Flush Rating Scale (HFRS). A novel weighted change score integrating baseline symptom severity and directionality of change was computed to maximize the correlation between the change score and a perceived treatment effectiveness score. Variables influencing change in VMS severity were included in a regression tree to model factors influencing the weighted change score. RESULTS: 100 baseline and follow-up questionnaires assessing VMS were completed by 88 patients. Correlations between treatment effectiveness and VMS outcomes strengthened following adjustment for baseline symptoms. Patients with low VMS severity at baseline did not perceive change in treatment effectiveness. Intervention category was predictive of change in HFRS at 6 weeks. CONCLUSION: Baseline symptom severity and the directionality of change (improvement or deterioration of symptoms) influenced the perception of clinically meaningful change in VMS severity. Future interventional studies utilizing the weighted change score should target moderate-high baseline severity patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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