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Enregistrement W2171950754 · doi:10.1002/hed.21084

Factors associated with quality of life in outpatients with head and neck cancer 6 months after diagnosis

2009· article· en· W2171950754 sur OpenAlexaff
Laura Q. Rogers, Krishna Rao, James P. Malone, Praveen Kandula, Ohad Ronen, Stephen Markwell, Kerry S. Courneya, K. Thomas Robbins

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHead and neck cancerQuality of life (healthcare)Depression (economics)Head and neckRadiation therapyCancerGastrostomyStage (stratigraphy)Medical recordInternal medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identifying patients with head and neck cancer at greatest risk of poor health-related quality of life (HRQOL) will facilitate screening for such patients and targeted interventions. METHODS: This was a cross-sectional, self-administered survey with medical record review among 65 out-patients with head and neck cancer >6 months from diagnosis and off treatment. RESULTS: Most were men (80%) and white (95%), with a mean age of 60 +/- 13 years. The most prevalent cancer type was squamous cell (88%), site was pharyngeal (40%), and stage was III or IV (80%). Lower total HRQOL was independently associated with gastrostomy (p < .001) and history of radiation therapy (p < .05)(R(2) = 0.27). Certain HRQOL subscales were also independently associated with depression, body mass index, age, and education. CONCLUSIONS: Several factors can be used to identify patients with head and neck cancer at risk for persistent reductions in HRQOL requiring intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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