Patient expectations for surgical outcome in extremity soft tissue sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Patients' expectations regarding their surgical recovery can significantly influence health outcomes. This study examines the relationship between pre-treatment outcome expectations and post-operative function and health-related quality of life (HRQoL) in patients with extremity soft tissue sarcoma (ESTS). Additionally, we evaluate predictors of patients' outcome expectations. METHODS: Data were prospectively collected on 157 ESTS patients (62% male, mean age 56 years) treated with limb-preservation surgery between January 2001 and February 2005. Associations between patients' outcome expectations and 1-year function and HRQoL outcomes were evaluated using multivariable regression analyses. Factors predicting patient expectations were investigated using multinomial logistic regression. RESULTS: Patients expecting a difficult recovery and patients with uncertain expectations had worse functional outcomes than patients anticipating an easy recovery. Education, dispositional optimism, tumor location, AJCC stage, and baseline function/HRQoL were significant predictors of patient expectations. For example, patients with primary school education more frequently reported uncertain expectations regarding length of recovery (OR = 20; 95% CI, 3.7-108.6) and complications (OR = 12; 95% CI, 2.7-58.0) than patients with post-secondary education. CONCLUSIONS: Patient expectations significantly influence functional outcome in ESTS. Patients at risk for uncertain expectations may benefit from additional, individualized education so as to optimize their treatment outcomes.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».