The EORTC QLQ breast modules and the FACT-B for assessing quality of life in breast cancer patients – an updated literature review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Two commonly used quality of life questionnaires in breast cancer are EORTC QLQ-BR23, the FACT-B, and the extended FACT-B + 4. More recently, the EORTC EORTC QLQ-BR42 was developed. This systematic review compares the various versions of the EORTC QLQ and FACT tools for breast cancer in terms of their content, validity, and psychometric properties. RECENT FINDINGS: Thirty-six studies met the inclusion criteria. All questionnaires have been proven to be valid, reliable and responsive. The provisional EORTC QLQ-BR45 transitioned to the EORTC QLQ-BR42 in Phase IV of its development, which encompasses the side effects associated with the latest breast cancer treatments. Both the EORTC and FACT measures assess physical and mental dimensions of quality of life, with the EORTC measure placing relatively more emphasis on physical content and FACT placing relatively more emphasis on mental (social and emotional) content. The four additional items in the FACT-B + 4 were developed to address arm lymphoedema following axillary surgery. SUMMARY: The development and uptake of quality of life tools are essential in the evaluation of breast cancer treatments. The EORTC QLQ-BR42 and FACT-B are both valid, reliable, and responsive QoL questionnaires.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».