The impact of age in the quality of life of patients diagnosed with breast cancer after curative treatment.
Notice bibliographique
Résumé
67 Background: Breast cancer is increasing incidence and decreasing in mortality, leading to a higher prevalence of survivors who face the consequences of the disease and its treatment. The needs of pts in different age groups may be unique. Methods: Retrospective cross-sectional analyses were performed on pts with stages 0-III breast cancer seen at Breast Cancer Supportive Care Foundation in Calgary, Canada, 2008-2016. Descriptive statistics summarized demographics. QoL data were collected using an adapted QoL Scale/Breast Cancer Patient questionnaire measuring physical, emotional, social and spiritual factors. ANOVA tested association between demographics and QoL scores. Results: 490 pts were included. Ages at diagnosis were < 40y (14.9%), 40-49y (34.2%), 50-59y (34.2%) and ≥60y (16.7%). Most pts had invasive disease (89.4%). 60% had breast conserving surgery, 45.3% mastectomy, 65.1% chemotherapy, 58% radiation therapy, 72% anti-hormonal therapy and 13.8% trastuzumab. Physical well-being: < 40y pts had less pain than others (p < 0.049). Emotional well-being: ≥60y pts reported better coping despite disease (p < 0.017), less ongoing anxiety (p < 0.02) and less stress due to changes in appearance (p < 0.006) or self-concept (p < 0.007) than others; ≥60y expressed more control in their lives (p < 0.03) than others; compared to ≥60y, < 40y pts felt less satisfied in life (p < 0.005), less supported (p < 0.02), more fearful of recurrence (p < 0.02) and second cancer (p < 0.005), more depressed (p < 0.02) and more distressed upon completion of curative treatment (p < 0.0002). Social well-being: < 49y pts had higher levels of employment interference than ≥50y pts (p < 0.002); < 40y pts felt more isolated than others (p < 0.05); < 49y pts had higher financial burden than ≥50y pts (p < 0.02); ≥60y pts had less concerns with sexuality than others (p < 0.004). Spiritual well-being: ≥60y pts participated more in religious activities (p < 0.04) and felt more hopeful (p < 0.02) than 50-59y pts. Conclusions: Different age groups have specific needs after breast cancer curative therapy. Ongoing research in survivorship care is essential to develop appropriate programs that promote comprehensive support for pts and families.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».