SSPedi and SPARK: Promise for the future of electronic patient reported outcomes in pediatric oncology
Notice bibliographique
Résumé
Objective Progress toward incorporating patient-reported outcomes (PROs) into the routine clinical care of pediatric cancer patients has accelerated over the last decade. Objective was to review general PRO considerations for pediatric cancer patients, describe the impact of PROs from adult cancer trials, summarize Symptom Screening in Pediatrics Tool (SSPedi) suite development and validation, and highlight recent clinical trials evaluating SSPedi implementation. Methods This review addressed the following topics: instrument choice, respondent type, lessons learned from adult oncology trials, SSPedi tools, recent randomized controlled trials (RCTs) of symptoms screening using SSPedi, and future directions. Results Instrument choice should be guided by the purpose of the assessment, where reasons include monitoring for adverse effects during cancer treatment clinical trials, choice as primary or secondary outcomes for supportive care clinical trials, and enabling routine symptom screening to enhance clinical care. While pediatric patient self-report of subjective symptoms is ideal, it may not always be feasible and careful consideration of respondent type is required. Instruments developed for use by different respondent types will likely be required for clinical implementation. Both adult and pediatric trials have demonstrated the value of symptom screening and support its adoption into routine clinical care. Two recent RCTs have shown that administration of SSPedi can improve symptom control in pediatric cancer patients. Conclusions There have been many advancements in PROs for pediatric cancer patients. Identifying approaches to feasibly implement symptom screening into routine clinical care is required. In the future, routine monitoring of symptoms should be a measure of quality of care.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».