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Karnofskyのパフォーマンスステータスインデックス（KPS）と東部協同組合腫瘍学グループパフォーマンスステータススケール（ECOG PS）は、がん患者の機能状態を評価するための広く使用されている方法です。この研究では、それらの予測的妥当性を比較し、スケール間の変換の表を提案します。536人の連続した肺がん患者は、治療前、治療中、および後（すべての1656の割り当て）の前、治療中、後にECOG PSスコアの両方を割り当てられました。患者は診断時に正確に上演され、各フォローアップ訪問で慎重に再評価されました。複数の臨床、実験室、および機器データが記録され、パフォーマンスステータス評価が記録されました。生存時間は病理学的診断から測定されました。KPSおよびECOG PSの割り当ては、互いに強く関連していました（Spearman r = -0.869）。スケール間の相関は、治療後の評価と治療後の評価、高度および限られた疾患、治療に対する反応または非反応、および異なる評価者（-0.825〜 -0.901の範囲のRインデックス）で変化しませんでした。3点変換テーブルは、84％を超える合意の全体的な割合で最高の成功率を示しました（Grade 1：KPS = 100、90、80およびECOG PS = 0、1; Grade 2：KPS = 70、60およびECOGPS = 2;グレード3：KPS <60およびECOG PS = 3、4）。生存の単変量および多変量解析の両方が、2つのスケールの予測的妥当性を記録しました。ただし、KPSは、異なる予後の患者を識別するECOG PSよりも少ない能力を示しました。この研究で示されている予測能力が向上しているため、ECOG PSがKPSよりも好まれる必要があります。使用する規模の一般的なコンセンサスは、変換の問題を回避できます。これは必ずしも簡単ではなく、エラーがありません。
Karnofskyのパフォーマンスステータスインデックス（KPS）と東部協同組合腫瘍学グループパフォーマンスステータススケール（ECOG PS）は、がん患者の機能状態を評価するための広く使用されている方法です。この研究では、それらの予測的妥当性を比較し、スケール間の変換の表を提案します。536人の連続した肺がん患者は、治療前、治療中、および後（すべての1656の割り当て）の前、治療中、後にECOG PSスコアの両方を割り当てられました。患者は診断時に正確に上演され、各フォローアップ訪問で慎重に再評価されました。複数の臨床、実験室、および機器データが記録され、パフォーマンスステータス評価が記録されました。生存時間は病理学的診断から測定されました。KPSおよびECOG PSの割り当ては、互いに強く関連していました（Spearman r = -0.869）。スケール間の相関は、治療後の評価と治療後の評価、高度および限られた疾患、治療に対する反応または非反応、および異なる評価者（-0.825〜 -0.901の範囲のRインデックス）で変化しませんでした。3点変換テーブルは、84％を超える合意の全体的な割合で最高の成功率を示しました（Grade 1：KPS = 100、90、80およびECOG PS = 0、1; Grade 2：KPS = 70、60およびECOGPS = 2;グレード3：KPS <60およびECOG PS = 3、4）。生存の単変量および多変量解析の両方が、2つのスケールの予測的妥当性を記録しました。ただし、KPSは、異なる予後の患者を識別するECOG PSよりも少ない能力を示しました。この研究で示されている予測能力が向上しているため、ECOG PSがKPSよりも好まれる必要があります。使用する規模の一般的なコンセンサスは、変換の問題を回避できます。これは必ずしも簡単ではなく、エラーがありません。
The Karnofsky's index of performance status (KPS) and the Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status Scale (ECOG PS) are widely used methods of assessing the functional status of cancer patients. In this study, we compare their predictive validity, and suggest a table of transformation between scales. 536 consecutive lung cancer patients were assigned both KPS and ECOG PS scores before, during and after treatment (in all, 1656 assignments). Patients were accurately staged at diagnosis, and carefully re-evaluated at each follow-up visit. Multiple clinical, laboratory and instrumental data were recorded along with performance status assessments. Survival times were measured from the pathological diagnosis. KPS and ECOG PS assignments were strongly related to each other (Spearman R = -0.869). Correlation between scales persisted unchanged in pretreatment and post-treatment assessments, advanced and limited diseases, response or non-response to treatment, and different assessors (R indices ranging from -0.825 to -0.901). A three-point conversion table showed the highest rate of success with an overall percentage of agreement exceeding 84% (grade 1: KPS = 100, 90, 80 and ECOG PS = 0, 1; grade 2: KPS = 70, 60 and ECOG PS = 2; grade 3: KPS < 60 and ECOG PS = 3, 4). Both univariate and multivariate analyses of survival documented the predictive validity of the two scales. However, KPS showed less ability than ECOG PS to discriminate patients with different prognosis. Because of the better predictive ability shown in this study, ECOG PS should be preferred to KPS. A general consensus on the scale to use could avoid problems of conversion, which is not always easy and free of errors.
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