Development and psychometric evaluation of a patient-reported symptom index for patients with non-muscle invasive bladder cancer: the NMIBC-SI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) is a chronic condition requiring frequent follow-up with endoscopic examinations, tumour resections and intravesical treatments. In this clinical context, patient-reported outcomes (PROs) have enormous potential to inform treatment assessment and recommendations for NMIBC. We aimed to develop and evaluate a patient-reported NMIBC Symptom Index (NMIBC-SI) to facilitate clinical research and enhance care. METHODS: NMIBC-SI items were developed based on existing literature and qualitative interviews with patients and clinicians, and evaluated in two field tests: item reduction, using NMIBC-SI data from 220 patients on active treatment from nine Australian centres; reliability and validity evaluation of item-reduced version using NMIBC-SI data from 232 patients from five countries. RESULTS: NMIBC-SI assesses disease and treatment-related symptom burden and two treatment-specific side-effects (cystoscopy, intravesical BCG/Chemotherapy). Composite analysis supported a single composite model including core symptom and cystoscopy index items (Intravesical index items were not tested due to small sample). Test-retest reliability was strong (range 0.894-0.91). As expected, the NMIBC-SI was able to discriminate between no treatment and any treatment groups, and no treatment and chemo/BCG groups, providing evidence towards validity. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPLICATIONS: NMIBC-SI assesses patients' self-reported symptom burden and can be used to evaluate NMIBC treatments from the perspective of patients. The NMIBC-SI is acceptable to patients and has evidence for reliability and validity. Future validation work with patients with greater symptom burden is warranted.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».