Higher Distress in Patients with Breast Cancer Is Associated with Declining Breast Reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Background: Distress among newly diagnosed patients with breast cancer is common and may have an impact on their surgical decision-making. The revised Edmonton Symptom Assessment System (ESAS-r) is a validated instrument that provides an estimate of patients’ total distress, and no previous study has related preoperative scores to the choice to have breast reconstruction. Methods: Women with breast cancer treated at the Princess Margaret Cancer Centre in 2014 were reviewed, and patient and tumor characteristics were collected from local databases. Breast reconstruction status was obtained from patients’ electronic medical records until April 2017. A multivariable logistic regression model assessed for an independent association between preoperative ESAS-r total distress scores and patients’ decision to have breast reconstruction. Results: A total of 312 patients were analyzed. ESAS-r values had an overall median score of 10.0 and ranged from 0 to 69 (interquartile range, 17). Of these patients, 82 chose to undergo breast reconstruction surgery (26.8%). Multivariable logistic regression analysis showed that higher ESAS-r scores were associated with patients forgoing breast reconstruction surgery (lumpectomy-alone group: odds ratio estimate, 1.034 [1.004–1.064], P = 0.025; mastectomy-alone group: odds ratio estimate, 1.031 [1.004–1.059], P = 0.023). Conclusions: This study of patients with breast cancer found that higher distress scores as measured by the ESAS-r were associated with reduced breast reconstruction. Distress in patients with breast cancer is important to address, as it is often treatable, and its resolution may unmask a desire for breast reconstruction, which has known benefits psychosocially.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».