Quality of life in neurooncology—age matters
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: Due partly to therapeutic improvements and prolonged patient survival, the field of neurooncology is gradually undergoing a philosophical shift, progressively moving toward a more functional approach to patient welfare. This shift includes, as one of its defining objectives, the promotion of elevated levels of quality of life (QOL) and quality of health (QOH) for patients of all ages. Unfortunately, an adult life-stage perspective has never been used to study the long-lasting impact of age on well-being in neurooncology patients. METHODS: In this study, the authors assessed and compared the QOL and QOH scores of 42 younger adults (< or = 40 years of age) and 88 older adults (> 40 years of age) presenting with a primary supratentorial tumor. RESULTS: After having controlled for biomedical and treatment-related factors, the authors discovered that older adults reported lower functional well-being and poorer neurocognitive functioning than younger adults. This age difference appeared earlier than expected (developing as early as middle age), suggesting an accelerated effect of disease on the aging process. Importantly, it was also found that the variables that predict QOL and QOH differed depending on patient age. For example, support from friends was a significant predictor of QOL for younger adults, whereas the capacity to continue enjoying life was a significant predictor for older adults. Moreover, the presence of a high-grade tumor and increased physical pain had a negative impact on the QOH of younger adults, whereas increased difficulty with concentration negatively impacted the QOH of older adults. CONCLUSIONS: These age differences clearly warn against consolidating the QOL or QOH scores of younger and older adults, and instead suggest that age at diagnosis is essential when considering patient perspective, and when establishing tailored support programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».