Characteristics of Patients Returning to Work After Brain Tumor Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the differences between patients returning to work and those who did not after brain tumor surgery. Methods: Patients were evaluated before surgery and after 3 months. The Montreal Cognitive Assessment test, Trail-Making Test (parts A and B), 15-word Rey–Osterrieth Word List (immediate and delayed recall), F-A-S tests, and Karnosfky Performance Status were used to assess cognitive status, attention, executive functions, memory, word fluency, and functional status. Patient-reported outcome measures (PROMs) used to evaluate emotional distress and disability were the Hospital Anxiety and Depression Scale and World Health Organization Disability Assessment Schedule. Clinical and work-related variables, PROMs, and cognitive tests were compared using chi-squared, t -test or Mann–Whitney U test. Results: Sixty patients were included. Patients returning to work were 61.3 and 31.0% among people with meningioma and glioma, respectively. They reported lower postoperative disability and lesser home-to-work travel time. Patients with meningioma also showed better preoperative and postoperative attention and executive functions, better postoperative functional and cognitive status, and lower frequency of treatments. Conclusions: These variables should be considered in a clinical context to plan interventions for people who need support during return to work and in future research to investigate preoperative and postoperative predictive factors of going back to work.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».