Quality of Life During the First 3 Months Following Discharge after Surgery for Head and Neck Cancer: Prospective Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify patient groups that are prone to poorer quality of life (QoL) during the first 3 months following discharge from the hospital after surgery for head and neck cancer. DESIGN: Prospective evaluation of the QoL of surgically treated head and neck cancer patients measured with questionnaires at discharge and at 6 weeks and 3 months after discharge. SETTING: Department of Otolaryngology and Head and Neck Surgery of the Erasmus University Medical Centre, a tertiary health care centre in Rotterdam, The Netherlands. PARTICIPANTS: Ninety head and neck cancer patients who had undergone a total laryngectomy, neck dissection, or the commando procedure. MAIN OUTCOME MEASURES: Patients' quality of life in 22 different dimensions. RESULTS: Three patient characteristics associated with poorer QoL during the first 3 months following discharge from the hospital after surgery for head and neck cancer: laryngectomy, lower levels of education, and being single. QoL already improved in eight QoL dimensions during the first 3 months after discharge, but QoL in the dimensions "loss of control" and "physical self-efficacy" worsened during this same period. CONCLUSIONS: It is possible to identify patient groups that are prone to poorer QoL during the first 3 months following discharge from the hospital after surgery for head and neck cancer. The results of this study may help care providers working with head and neck cancer patients to tailor their rehabilitation programs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».