The Impact of Delaying Breast Reconstruction on Patient Expectations and Health-Related Quality of Life: An Analysis Using the BREAST-Q
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: An understanding of patient expectations predicts better health outcomes following breast reconstruction. No study to date has examined how patient expectations for breast reconstruction and preoperative health-related quality of life vary with time since breast cancer diagnosis. Methods: Women consulting for breast reconstruction to a single surgeon’s practice over a 13-month period were enrolled in this cross-sectional study. Patients were asked to prospectively complete the BREAST-Q expectations and preoperative reconstruction modules. A retrospective chart review was then performed on eligible patients, and patient demographics, cancer-related factors, and comorbidities were collected. BREAST-Q scores were transformed using the equivalent Rasch method. Multivariate linear regression models were constructed to assess the association between BREAST-Q scores and time since cancer diagnosis. Results: Sixty-five patients met inclusion criteria for analysis and are characterized by a mean age of 53 ± 11 (34-79) years and a mean body mass index of 28 ± 6 (19-49). Most patients were treated by mastectomy (58%) or lumpectomy (23%). At the time of retrospective chart review, 29 (43%) patients had undergone reconstruction, most of which were delayed (59%). The mean latency from cancer diagnosis to reconstruction was 685 ± 867 days (range: 28-3322 days). Latency from cancer diagnosis to reconstruction was associated with a greater expectation of pain (β = 0.5; standard error [SE] = 0.005; 95% confidence interval [CI]: 0.003-0.027; P < .05), and a slower expectation for recovery (β = −0.5; SE = 0.004; 95% CI: −0.021 to −0.001; P < .05) after breast reconstruction. Latency from cancer diagnosis to reconstruction was associated with an increase in preoperative psychosocial well-being (β = 0.578; SE 0.009; 95% CI: 0.002-0.046; P < .05). Conclusion: Delaying breast reconstruction may negatively impact patient expectations of postoperative pain and recovery. Educational interventions aimed at understanding and managing patient expectations in the preoperative period may improve health-related quality of life and patient-related outcomes following initial breast cancer surgery.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».