Predicting the Quality of Life in Patients with Gastrointestinal Cancers in Iranian Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evaluation of the quality of life (QoL) of cancer patients gives valuable information regarding the burden of disease, type of treatment and its side effects in studies on chronic diseases. In this study an attempt is made to predict the QoL of patients with gastrointestinal (GI) cancer.METHODS: In a cross sectional prospective study, data of 107 patients with GI cancers 58 male & 49 female with a mean age of 60.7±10.5 referred to a hospital from April 2009 to June 2015 were collected by using two standard questionnaires of EORTC-QLQ C30 and EORTC-QLQ-GINET 21. Data analysis was done using multivariate analysis of variance (MANOVA) and correlation test in soft wares of STATA and SPSS.16.RESULTS: Total QoL score was 50.7±24.6 in patients with gastrointestinal cancer which is almost optimal. Symptoms level was more in gastric cancer patients and their major complaints were constipation and diarrhea. QoL of patients with GI cancers were more affected by the educational level and type of cancer (P<0.05).A high correlation of QoL was related to social and emotional domains (P<0.05). Mean score of QoL was more in males with colorectal cancer, educated and retired patients (P<0.05).CONCLUSION: the social and emotional support to patients with esophageal cancer and to reduce the level of symptoms in patients with gastric cancer due to complications of their diseases or treatment should be of consideration to improve their QoL.
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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 | 0,003 |
| 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 ».