Clinical prediction tools for patient-reported outcomes in gastrointestinal cancer: a scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gastrointestinal (GI) cancers are among the most significant contributors to the global cancer burden, causing substantial physical and emotional distress. Effective management of patient-reported outcomes (PROs) is essential for enhancing quality of life and overall survival in cancer care. Despite significant advances in cancer care, understanding PROs and their integration into clinical practice remains limited. Prediction models for PROs have the potential to support patient-centred care by improving shared decision-making and informing care plans. However, the development and application of clinical tools that predict PROs in patients with GI cancer have not been systematically explored. This scoping review aims to explore clinical prediction tools for PROs and the quality of life in patients with GI cancer, identifying current tools, predictors and outcomes, as well as evaluating their clinical usability and equity considerations. METHODS AND ANALYSIS: A scoping review methodology, guided by the JBI Manual for Evidence Synthesis and the Arksey and O'Malley framework, will be used. The review will include studies of adult patients with primary GI cancer that developed or validated clinical prediction tools for PROs or quality of life. Inclusion criteria require the use of self-reported PRO measures. A systematic search of Ovid Medline, Embase and CINAHL will be conducted from 1946 to 2024. The search strategy will be updated periodically to incorporate the most recent literature and complemented by hand-searching references. Data extraction will focus on tool characteristics, predictors, statistical methods and equity considerations. The findings will be synthesised descriptively, mapping trends, identifying gaps and highlighting areas for future research. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this literature-based study. Results will be disseminated through peer-reviewed publications, conferences and patient advocacy networks to maximise the impact on research, policy and clinical practice.
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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 | 0,096 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,014 |
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 ».