The quality of life trajectory of resected gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies describe quality of life (QoL) outcomes following gastrectomy for gastric cancer using a validated instrument. The gastric cancer module for the Functional Assessment of Cancer Therapy system of QoL measurement tools (FACT-Ga) was utilized to determine the changes in QoL following gastrectomy, and during the disease course. METHODS: In 43 patients undergoing gastrectomy for gastric cancer, outcome such as complications, recurrence, and survival were annotated. Karnofsky performance status (KPS) and QoL were determined preoperatively and at each follow-up visit. RESULTS: Nineteen (44%) patients and 24 (56%) patients underwent partial gastrectomy (PG) and total gastrectomy (TG), respectively. Complications occurred in 30%, and one mortality (2.3%) occurred. Median survival was 23 months. KPS, FACT-G, and FACT-Ga scores all decreased after surgery, and normalized by 6 months. There was no significant difference in QoL in patients who had a PG or TG, although the type of gastrectomy did affect KPS. QoL dropped on average 4.4 ± 3.6 months prior to death. CONCLUSIONS: Surgery adversely affects QoL for up to 6 months. Thereafter, QoL mirrors changes in disease status. More studies are required to document the QoL cost-benefit ratio in gastric cancer, which often is accompanied by short survival benefits.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».