Categorie Qualita: Strumenti di Misurazione

Tracey A. Young, PhD, Clara Mukuria, PhD, Donna Rowen, PhD, John E. Brazier, PhD, and Louise Longworth, PhD. Medical Decision Making. 2015; 35(7), 912–926

 

Background: Gli studi clinici in oncologia includo spesso misurazioni cancro specifiche della salute, ma non misurazioni basate sulle preferenze come l’EQ-5D, I quali sarebbero più adatti per una valutazione economica. Le funzioni di mappatura sono state sviluppate per predire i valori EQ-5D da queste misurazioni, ma c’è una considerevole incertezza riguardo al modello più appropriato da utilizzare e molti modelli esistenti sono scarsamente capaci di prevedere I valori EQ-5D. Questo studio ha l’obiettivo di indagare una serie di eventuali modelli per sviluppare le funzioni di mappatura da due strumenti cancro-specifici ampiamente utilizzati (FACT-G ed EORTC-QLQ-C30) e identificare il modello migliore.

 

Metodi: I modelli mappati sono stati predisposti per predire I valori EQ-5D utilizzando il comune metodo dei minimi quadrati (OLS), il modello Tobit, i modelli a 2 parti, la funzione spline e gli items di risposta utilizzati per le reazioni di mappatura dal FACT-G e dal QLQ-C30. Sono stati valutati una moltitudine di modelli specifici. Sono state comparate la prestazione del modello e la capacità predittiva. Le analisi si sono basate su 530 pazienti con diverse tipologie di cancro con il FACT-G e 771 con mieloma multiplo, cancro al seno e carcinoma polmonare con il QLQ-C30.

 

Risultati:  Per il FACT-G, i modelli OLS hanno predetto con precisione la media dei valori EQ-5D, con il miglior modello predittivo utilizzato con gli item del FACT-G con risultati simili utilizzando il metodo Tobit. Le risposte di mappatura hanno una scarsa capacità predittiva. Al contrario, per quanto riguarda il QLQ-C30 la risposta di mappatura ha ottenuto la miglior  accuratezza di previsione utilizzando le dimensioni del QLQ-C30. Il QLQ-C30 ha una miglior predizione di valori EQ-5D attraverso un range di valori possibili; tuttavia, alcuni intervistati con il FACT-G hanno ottenuto una serie di dati con bassi valori EQ-5D, il che riduce l’accuratezza finale.

 

Conclusioni: Le funzioni di mappatura OLS e Tobit hanno ottenuto buoni risultati con entrambi gli strumenti. Le risposte di mappatura hanno dato come  miglior modello predittivo il QLQ-C30. La generalizzazione per le funzioni di mappatura del FACT-G è limitata ad una popolazione mediamente in buona salute.

 

Mapping Functions in Health-Related Quality of Life: Mapping from Two Cancer-Specific Health-Related Quality-of-Life Instruments to EQ-5D-3L

 

Abstract

Background. Clinical trials in cancer frequently include cancer-specific measures of health but not preference-based measures such as the EQ-5D that are suitable for economic evaluation. Mapping functions have been developed to predict EQ-5D values from these measures, but there is considerable uncertainty about the most appropriate model to use, and many existing models are poor at predicting EQ-5D values. This study aims to investigate a range of potential models to develop mapping functions from 2 widely used cancer-specific measures (FACT-G and EORTC-QLQ-C30) and to identify the best model. Methods. Mapping models are fitted to predict EQ-5D-3L values using ordinary least squares (OLS), tobit, 2-part models, splining, and to EQ-5D item-level responses using response mapping from the FACT-G and QLQ-C30. A variety of model specifications are estimated. Model performance and predictive ability are compared. Analysis is based on 530 patients with various cancers for the FACT-G and 771 patients with multiple myeloma, breast cancer, and lung cancer for the QLQ-C30.

 

Results. For FACT-G, OLS models most accurately predict mean EQ-5D values with the best predicting model using FACT-G items with similar results using tobit. Response mapping has low predictive ability. In contrast, for the QLQ-C30, response mapping has the most accurate predictions using QLQ-C30 dimensions. The QLQ-C30 has better predicted EQ-5D values across the range of possible values; however, few respondents in the FACT-G data set have low EQ-5D values, which reduces the accuracy at the severe end.

 

Conclusions. OLS and tobit mapping functions perform well for both instruments. Response mapping gives the best model predictions for QLQ-C30. The generalizability of the FACT-G mapping function is limited to populations in moderate to good health.

Hughes, C., Hwang, B., Kim, J. H., Eisenman, L. T., & Killian, D. J. American Journal of Mental Retardation: AJMR. 1995; 99(6), 623-641

 

Una lista consensuale di 15 dimensioni e corrispondenze di componenti della qualità della vita è stata derivata dalla letteratura e proposta come modello concettuale.

Sono stati individuati e analizzati ottantasette studi empirici nella ricerca applicata e il modello proposto è stato supportato da 1,243 misurazioni empiriche. Inoltre, gli studi sono stati analizzati in relazione a: a) variabili demografiche, b) tipo di indagine, c) metodo di valutazione, d) proprietà psicometriche delle valutazioni utilizzate, e) dimensioni comuni delle misure investigate e loro frequenza di misurazione.

In base ai risultati, sono state discusse le questioni relative la metodologia, le implicazioni nella politica e nella prassi del settore e suggerimenti per il futuro.

 

Quality of life in applied research: a review and analysis of empirical measures

 

A consensus list of 15 dimensions and corresponding components of quality of life was derived from the literature and proposed as a conceptual model. Eighty-seven empirical studies found in the applied research then were analyzed, and the proposed model was found to be supported by 1,243 empirical measures. In addition, studies were analyzed with respect to (a) demographic variables, (b) type of investigation, (c) method of assessment, (d) psychometric properties of assessments used, and (e) common dimensions of measures investigated and their frequency of measurement. Based upon findings, issues regarding methodology, implications for policy and practice in the field, and recommendations for future research were discussed.

Apolone G, Mosconi P. Journal of Clinical Epidemiology. 1998; 51 (11), 1025-1036

 

Questo articolo riporta lo sviluppo e la validazione della versione italiana del questionario sullo stato di salute SF-36, utilizzando dati provenienti da sette studi nei quali è stata somministrata la versione italiana dell’SF-36 a più di 7000 soggetti tra il 1991 e il 1995. I risultati empirici provenienti da un ampia gamma di studi e patologie indicano che la prestazione del questionario è stata migliorata da quando la traduzione italiana è stata rivista e che ha raggiunto i requisiti proposti dalla letteratura in termini di fattibilità, parametri psicometrici e interpretabilità. Questo quadro complessivamente soddisfacente rafforza l’idea che l’SF-36 italiano è valido e attendibile quanto lo strumento originale e applicabile e valido in tutte le età, generi e patologie. Le evidenze empiriche provenienti da indagini trasversali che hanno condotto alla versione finale normata con un campione rappresentativo di 2031 individui confermano che le caratteristiche del questionario in termini di costrutti ipotizzati e azioni psicometriche e consegna un quadro migliore della propria validità esterna (i.e., affidabilità e generalizzazione) quando viene somministrato in settings molto vicini alla vita reale.

 

The Italian SF-36 Health Survey: Translation, validation and norming

 

This article reports on the development and validation of the Italian SF-36 Health Survey using data from seven studies in which an Italian version of the SF-36 was administered to more than 7000 subjects between 1991 and 1995. Empirical findings from a wide array of studies and diseases indicate that the performance of the questionnaire improved as the Italian translation was revised and that it met the standards suggested by the literature in terms of feasibility, psychometric tests, and interpretability. This generally satisfactory picture strengthens the idea that the Italian SF-36 is as valid and reliable as the original instrument and applicable and valid across age, gender, and disease. Empirical evidence from a cross-sectional survey carried out to norm the final version in a representative sample of 2031 individuals confirms the questionnaire’s characteristics in terms of hypothesized constructs and psychometric behavior and gives a better picture of its external validity (i.e., robustness and generalizability) when administered in settings that are very close to real world.

Llewellyn, C.D., McGurk, M., Weinman, J.  British Journal of Oral and Maxillofacial Surgery. 2006; 44 (5), 351-357

Obiettivi: Valutare la misura in cui la qualità della vita individuale (QoL) sia correlata alla qualità della vita salute correlata standardizzata (HR-QoL) e valutare quanto le variazioni in ciascuna di queste misurazioni possono essere spiegate dalle variabili psicologiche.

Metodi: Cinquantacinque pazienti con una nuova diagnosi di cancro alla testa e del collo hanno completato le seguenti misurazioni degli esiti: il Patient Generated Index (PGI), l’Organizzazione Europea per la Ricerca e il Trattamento del Cancro (EORTC) QLQ-C30 e la forma breve 12 versione 2 (SF-12v2). I fattori esplicativi sono stati misurati con i seguenti: l’ Illness Perceptions Questionnaire-Revised (IPQ-R), il Beliefs about Medicines Questionnaire (BMQ), l’ Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) e il Brief COPE (una versione ridotta del COPE).

Risultati principali: Le misure della QoL sia individuali che standardizzate sono state correlate sono parzialmente. Il PGI è stato correlato solo con  il settore del funzionamento cognitivo ed emozionale dell’EORTC QLQ C-30 e con i settori della salute mentale, ruolo emotico, sociale e fisico dell’SF-12. I fattori psicologici sottostanti spiegano come ciascuno dei tre indicatori della salute fosse diverso.

Conclusioni: Le misure ottenute dalle persone intervistate, come il PGI, possono essere utilizzate in aggiunta a un maggior numero di misure standardizzate dell’HR-QoL clinica. Questo ha delle implicazioni per la valutazione dell’impatto del tumore della testa e del collo sulla QoL individuale e inoltre per poter migliorare i risultati ottenuti dai pazienti attraverso interventi volti a far convergere i sottostanti fattori psicologici.

 

Head and neck cancer: To what extent can psychological factors explain differences between health-related quality of life and individual quality of life?

 

AIMS: To assess the extent to which individualised quality of life (QoL) was related to standardised health-related quality of life (HR-QoL), and to assess how much of the variation in each of these measures could be explained by psychological variables.

 

METHODS: Fifty-five patients with newly diagnosed head and neck cancer completed the following outcome measures: the Patient Generated Index (PGI), the European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) QLQ-C30 and the Short Form 12 version 2 (SF-12v2). Explanatory factors were measured with the following: the Illness Perceptions Questionnaire-Revised (IPQ-R), the Beliefs about Medicines Questionnaire (BMQ), the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and the Brief COPE (a shortened version of the COPE).

 

MAIN FINDINGS: Standardised and individualised QoL measures were correlated only partly. The PGI correlated only with EORTC QLQ-C30 domains of emotional and cognitive functioning and SF-12 domains of mental health, emotional role, social, and physical role. The underlying psychological factors explaining each of the three outcome measures were different.

 

CONCLUSIONS: Respondent-generated measures such as the PGI could be used as an adjunct to more standardised measures of HR-QoL clinically. This has implications for assessing the impact of head and neck cancer on individualised QoL and also for improving patients’ outcome through interventions aimed at targeting underlying psychological factors.

David Osoba. Therapeutic Advances in Medical Oncology. 2011; 3(2), 57–71.

 

La misurazione degli esiti riportata dai pazienti, inclusa la qualità della vita salute correlata, è un’iniziativa recente che è emersa e si è diffusa nelle ultime quattro decadi. Seguendo lo sviluppo di attendibilità e validità dei questionari di autovalutazione, la qualità della vita salute correlata è stata valutata in decine di migliaia di pazienti e in un’ampia varietà di forme tumorali. La presente rassegna si è basata su una selezione di dati pubblicati nell’ultima decade ed è destinata essenzialmente ai professionisti sanitari. Le valutazioni degli studi clinici sono stati particolarmente utili ad illustare gli effetti delle forme forme di cancro e dei loro trattamenti sulle vite dei pazienti ed hanno fornito informazioni supplementari per migliorare gli usauali parametri clinici utilizzati per determinare I benefici e la tossicità dei trattamenti. Con il crescere dell’esperienza sugli studi di qualità della vita salute correlata sono migliorati e, in generale, gli studi recenti sono metodologicamente più validi rispetto a quelli degli anni precedenti. La qualità della vita salute correlata è diventata un predittore accurato della sopravvivenza più di altri parametri clinici, come le prestazioni di status. La prospettiva generale per la valutazione di routine degli esiti auto riportati dai pazienti negli studi clinici è garantita e diventerà probabilmente una componente standard della pratica clinica. In ogni caso, si verifica la necessità di avere un metodo chiaro per determinare l’adeguatezza clinica dei cambiamenti nei punteggi. La risposta giungerà probabilmente dall’utilizzo più diffuso dei risultati auto riportati dai pazienti e dalla conseguente crescita di prassi che è necessaria per fare ulteriori valutazioni.

 

Health-related quality of life and cancer clinical trials

 

The measurement of patient-reported outcomes, including health-related quality of life, is a new initiative which has emerged and grown over the past four decades. Following the development of reliable and valid self-report questionnaires, health-related quality of life has been assessed in tens of thousands of patients and a wide variety of cancers. This review is based on a selection of data published in the last decade and is intended primarily for healthcare professionals. The assessments in clinical trials have been particularly useful for elucidating the effects of various cancers and their treatments on patients’ lives and have provided additional information that enhances the usual clinical endpoints used for determining the benefits and toxicity of treatment. With growing experience the quality of the health-related quality of studies has improved and, in general, recent studies are more likely to be methodologically robust than those that were performed in earlier decades. Health-related quality of life has become a more accurate predictor of survival than some other clinical parameters, such as performance status. The overall outlook for the routine assessment of patient-reported outcomes in clinical trials is assured and, eventually, it is likely to become a standard part of clinical practice. However, there is still a need for a clear method for determining the clinical meaningfulness of changes in scores. The answer will probably come from the greater use of patient-reported outcomes and the consequent growth of experience that is necessary to make such judgements.

Hamidou et al. Health and Quality of Life Outcomes. 2017; 15 – 99

 

Background: Obiettivi del presente studio, effettuato su un vasto campione formato da coppie di pazienti oncologici e caregiver, sono: i) indagare simultaneamente, utilizzando uno strumento di misurazione individualizzato (Schedule for the Evaluation of Individual QoL, SEIQoL) per la qualità della vita (QoL), gli ambiti della QoL liberamente espressi dai pazienti oncologici e dai loro caregivers, e ii) esplorare le sovrapposizioni tra la valutazione del SEIQoL e la valutazione della QoL utilizzando gli strumenti tradizionali.

 

Metodi: Lo studio ha impiegato un progetto trasversale che ha incluso pazienti oncologici che hanno ricevuto un trattamento chemioterapico e i loro caregivers. La qualità della vita è stata valutata attraverso questionari specifici (EORTC QLQ-C30 e CarGOQoL), questionari generici di salute correlata (SF-36) e misurazioni individualizzate libere (SEIQoL).

 

Risultati: Il campione finale ha incluso 205 coppie paziente-caregiver. Dal SEIQoL, gli ambiti della QoL più liberamente espressi dai pazienti e dai caregiver sono stati Famiglia, Salute e Tempo Libero, ma riportati con pesi differenti. La vita affettiva e i problemi economici sono stati menzionati meno spontaneamente. I valori del SEIQoL sono stati moderatamente correlati con le condizioni specifiche dei questionari QoL (R inferiore a |0.40|) e dell’ SF-36 (coefficienti di correlazione: R compresi tra 0.17 to 0.31).

 

Conclusioni: Le misurazioni individualizzate della QoL permettono alle persone di esprimere spontaneamente ambiti importanti e non predefiniti. Il presente studio sottolinea la necessità di esplorare la QoL utilizzando una combinazione di questionari individualizzati e standardizzati, immortalando sfaccettature supplementari che per i pazienti sono ritenuti importanti nella loro vita.

 

Domains of quality of life freely expressed by cancer patients and their caregivers: contribution of the SEIQoL

 

Background: The purposes of this study, performed on a large sample of cancer patient-caregiver dyads, were: i) to simultaneously investigate, using an individualized quality of life (QoL) measure (Schedule for the Evaluation of Individual QoL, SEIQoL), the QoL domains freely expressed by cancer patients and their caregivers, and ii) to explore overlapping between the SEIQoL assessment and QoL assessment using traditional instruments.

Methods: The study employed a cross-sectional design including cancer patients who were going to receive chemotherapy treatment and their caregivers. Quality of life was assessed using condition-specific questionnaires (EORTC QLQ-C30 and CarGOQoL), generic health-related questionnaire (SF-36), and open individualized measure (SEIQoL).

Results: The final sample included 205 patient-caregiver dyads. From the SEIQoL, Family, Health, and Leisures were the most freely expressed QoL domains by patients and caregivers, but reported with different weights. Love life and financial issues were less spontaneously mentioned. The SEIQoL index was moderately correlated to the condition-specific QoL questionnaires (R lower than |0.40|) and to SF-36 (correlation coefficients: R ranging from 0.17 to 0.31).

Conclusion: Individualized QoL measures allow individuals to spontaneously express important, non-predefined domains. This study highlights the need to explore QoL using a combination of individualized questionnaires and standardized questionnaires, capturing complementary facets that patients consider important in their life.

Melissant HC, Verdonck-de Leeuw IM, Lissenberg-Witte BI, Konings IR, Cuijpers P, Van Uden-Kraan CF. Acta Oncologica. 2018; 16, 1-11

 

Background: Chi sopravvive al cancro deve affrontare i sintomi relativi al tumore e al trattamento. In Oncokompas, i sopravvissuti al cancro monitorano la loro qualità della vita compilando delle misure di autovalutazione (PROMs), seguite da riscontri personalizzati, consulenze sull’autoassistenza e possibilità di terapie di supporto per stimolare l’attivazione del paziente. L’obiettivo del presente studio era esaminare la fattibilità e le differenze pre test – post test di Oncokompas includendo il recente modulo sviluppato per il carcinoma mammario (BC) tra le pazienti sopravvissute al BC.

 

Materiali e metodi: E’ stato utilizzato un modello pre test – post test. La fattibilità è stata studiata mediante l’approvazione, l’utilizzo e il tasso di soddisfazione. Sono stati esplorati numerosi fattori clinici e sociodemografici e la qualità della vita salute correlata, che potrebbero essere associati alla soddisfazione del paziente. Sono stati analizzati ostacoli e facilitatori della fattibilità di Oncokompas valutando le relazioni delle consulenze assistenziali. Sono state inoltre approfondite le differenze nell’attivazione dei pazienti (Misura dell’Attivazione del Paziente) e nell’interazione medico-paziente (Efficacia Percepita nelle Interazioni Medico-Paziente) prima e dopo l’utilizzo di Oncokompas.

 

Risultati: Complessivamente hanno partecipato 101 sopravvissute al BC.   Oncokompas ha registrato una percentuale di adozione del 75%, con un tasso di utilizzazione del 75-84%, con un punteggio medio di soddisfacimento del 6.9 (range 0-10) e un Net Promoter Score (NPS) di -36 (range -100-100) (N = 68). Il modulo BC ha ottenuto un punteggio di soddisfazione media di 7.6. Le sopravvissute al BC che hanno ricevuto interventi, inclusi radioterapia e/o chemioterapia, sono state significativamente più soddisfatte di Oncokompas rispetto alle sopravvissute al BC che avevano sperimentato solo l’intervento chirurgico (p = .013). Sono stati identificati sei facilitatori e dieci ostacoli alla fattibilità di Oncokompas. Dopo l’utilizzo di Oncokompas, le sopravvissute al BC hanno ottenuto un punteggio significativamente più alto per quanto riguarda l’attivazione del paziente (p = .007; r = .24), ma non nell’interazione medico-paziente (p = .75).

 

Conclusioni: Oncokompas include un modulo BC che è stato considerato fattibile, ma necessita di ulteriori ottimizzazioni per aumentare la soddisfazione degli utenti. Il presente studio mostra il valore dell’adattamento delle applicazioni eHealth rivolte ai sopravvissuti al cancro al loro specifico tipo di tumore. Il modulo BC di Oncokompas sembra migliorare l’attivazione del paziente tra i sopravvissuti al BC.

 

‘Oncokompas’, a web-based self-management application to support patient activation and optimal supportive care: a feasibility study among breast cancer survivors

 

Abstract

BACKGROUND: Cancer survivors have to deal with symptoms related to cancer and its treatment. In Oncokompas, cancer survivors monitor their quality of life by completing patient reported outcome measures (PROMs), followed by personalized feedback, self-care advice, and supportive care options to stimulate patient activation. The aim of this study was to investigate feasibility and pretest-posttest differences of Oncokompas including a newly developed breast cancer (BC) module among BC survivors.

MATERIAL AND METHODS: A pretest-posttest design was used. Feasibility was investigated by means of adoption, usage, and satisfaction rates. Several socio-demographic and clinical factors, and health-related quality of life (HRQOL) were explored that might be associated with patient satisfaction. Barriers and facilitators of Oncokompas feasibility were investigated by evaluating nurse consultation reports. Differences in patient activation (Patient Activation Measure) and patient-physician interaction (Perceived Efficacy in Patient-Physician Interactions) before and after Oncokompas use were investigated.

RESULTS: In total, 101 BC survivors participated. Oncokompas had an adoption rate of 75%, a usage rate of 75-84%, a mean satisfaction score of 6.9 (range 0-10) and a Net Promoter Score (NPS) of -36 (range -100-100) (N = 68). The BC module had a mean satisfaction score of 7.6. BC survivors who received surgery including chemotherapy and/or radiotherapy were significantly more satisfied with Oncokompas than BC survivors with surgery alone (p = .013). Six facilitators and 10 barriers of Oncokompas feasibility were identified. After using Oncokompas, BC survivors scored significantly higher on patient activation (p = .007; r = .24), but not on patient-physician interaction (p = .75).

CONCLUSION: Oncokompas including a BC module is considered feasible, but needs further optimization to increase user satisfaction. This study shows the value of tailoring eHealth applications for cancer survivors to their specific tumor type. Oncokompas including the BC module seems to improve patient activation among BC survivors.