Integrating Patient-Reported Outcomes Into the Care of People With Advanced Cancer—A Practical Guide
Notice bibliographique
Résumé
Patient-reported outcomes (PROs) are being increasingly integrated into routine clinical practice to enhance individual patient care. This has been driven by recognition of the benefits of PROs in enhancing symptom management, patient satisfaction, quality of life, and overall survival, and reductions in acute health care utilization. These benefits are reflected in the emergence of value-based health care initiatives incorporating PRO symptom monitoring such as the Enhancing Oncology Model in the United States. However, implementing PROs can be challenging and it can be difficult to know where to begin to select appropriate PROs, and effectively display and appropriately interpret PRO data. This manuscript summarizes an educational session at the 2024 ASCO Annual Meeting, which provided practical guidance to clinicians seeking to incorporate PROs into the care of people with advanced cancer. We focus on why it is important to collect PROs in routine care from a patient's perspective, how to select PROs for symptom monitoring (including using static patient-reported outcome measures and newer item libraries), and highlight key pearls and pitfalls in the display and interpretation of PROs. We highlight the breadth of existing resources available to guide clinicians in PRO implementation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».