Risk Factors for Decreased Quality of Life in Thyroid Cancer Survivors: Initial Findings from the North American Thyroid Cancer Survivorship Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of thyroid cancer survivors is rising rapidly due to the combination of an increasing incidence, high survival rates, and a young age at diagnosis. The physical and psychosocial morbidity of thyroid cancer has not been adequately described, and this study therefore sought to improve the understanding of the impact of thyroid cancer on quality of life (QoL) by conducting a large-scale survivorship study. METHODS: Thyroid cancer survivors were recruited from a multicenter collaborative network of clinics, national survivorship groups, and social media. Study participants completed a validated QoL assessment tool that measures four morbidity domains: physical, psychological, social, and spiritual effects. Data were also collected on participant demographics, medical comorbidities, tumor characteristics, and treatment modalities. RESULTS: A total of 1174 participants with thyroid cancer were recruited. Of these, 89.9% were female, with an average age of 48 years, and a mean time from diagnosis of five years. The mean overall QoL was 5.56/10, with 0 being the worst. Scores for each of the sub-domains were 5.83 for physical, 5.03 for psychological, 6.48 for social, and 5.16 for spiritual well-being. QoL scores begin to improve five years after diagnosis. Female sex, young age at diagnosis, and lower educational attainment were highly predictive of decreased QoL. CONCLUSION: Thyroid cancer diagnosis and treatment can result in a decreased QoL. The present findings indicate that better tools to measure and improve thyroid cancer survivor QoL are needed. The authors plan to follow-up on these findings in the near future, as enrollment and data collection are ongoing.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».