Calculating the minimally important difference for the FACT-E from esophageal cancer surgery to recovery using distribution-based methods
Notice bibliographique
Résumé
A challenge with patient-reported outcomes is interpreting changes in scores. The minimally important difference (MID) represents the smallest meaningful change in a score. This study's objective is to calculate the MID for the Functional Assessment of Cancer Therapy-Esophageal (FACT-E) and examine whether the MID changes over time from treatment through recovery. This retrospective longitudinal study analyzed data from the McGill University Esophageal and Gastric Data- and Bio-Bank. Participants were adults who underwent esophageal cancer surgery and completed the FACT-E pre-surgery and at least once post-surgery. MIDs were calculated using two distribution-based approaches: standard deviation and standard error of measurement. MIDs were calculated for the five FACT-E domains and total score at multiple time points. The study included 676 participants. MIDs varied by domain and calculation method. The MIDs ranged from 1 to 3 points for most domains, 2 to 5 points for the esophagus cancer subscale, and 4 to 9 points for the FACT-E total score. The MIDs changed over time, with the greatest fluctuations found in the esophagus cancer subscale. This study provides the first estimates of MIDs for the FACT-E, offering clinicians and researchers guidance for interpreting meaningful changes in scores. The range of MIDs can help identify potentially important changes in patient-reported symptoms and quality of life over time. Further studies using additional methods to calculate MIDs are warranted to refine these estimates.
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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 | 0,087 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».