A Retrospective Study of Postmastectomy Pain Syndrome: Incidence, Characteristics, Risk Factors, and Influence on Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The underlying cause for postmastectomy pain syndrome (PMPS) and its impact on quality of life remain unclear. The objective of this study aims to determine retrospectively the prevalence of PMPS, its predicting risk factors, and its impact on quality of life. METHOD: In this survey, 225 women completed a battery of questionnaires. The questionnaires comprised the short form of the McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) exploring the characteristics and the description of the pain, and a Short Form-36 (SF-36) Health Survey evaluating quality of life. Logistic regression analyses were subsequently performed to identify risk factors for PMPS. RESULTS: 62 women (27.6%) reported PMPS as a consequence of surgery, and the pain was generally mild, mostly localized in breast area and intermittent. The pain was mainly described as aching (62.9%). 144 women reported sensory disturbance. We found that only the younger age is the predictive factor for PMPS (P < 0.05). Compared to the patients who did not experience PMPS, those who suffered from PMPS had significantly worse scores in role limitations due to physical problems (role physical, RP), body pain (BP), general health (GH), vitality (VT), role limitations due to emotional problems (role emotional, RE), and mental health (MH) (P < 0.05). CONCLUSION: PMPS is a significant problem, and the possible risk factors should be further explored. Patients with PMPS have significant worse quality of life, suggesting that patients should be well informed about the likelihood of experiencing the pain, and they may be afforded greater predictability and higher perceived control to enhance their quality of life.
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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 | 0,000 |
| 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 ».