Sexual Dysfunction Among Adolescent and Young Adult Men Diagnosed with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Adolescent and young adult (AYA) cancer patients frequently demonstrate sexual dysfunction; however, there is a lack of data quantifying the severity and frequency. Methods: Males aged 18–39 years, diagnosed with cancer of any kind and who were scheduled to begin, were actively receiving, or had completed cancer treatment within 6 months, were offered validated surveys during their oncology appointment. These surveys included the International Index of Erectile Function (IIEF-6), Masturbation Erection Index (MEI), 36-Item Short Form Survey, and 5-point Likert scales to assess their desire and ability to engage in sex and masturbation. Results: Forty subjects completed the IIEF survey with a mean score of 17.7 ± 11, erectile dysfunction (ED) prevalence accordingly was 58%. Thirty-eight subjects completed the MEI with a mean score of 25.3 ± 5.3, ED prevalence was again 58%. Age and IIEF scores demonstrated a statistically significant ( p < 0.05, n = 38) Pearson's correlation coefficient of 0.40, patients younger than 30 years had an ED prevalence of 72% (mean IIEF 13), whereas patients aged 30 years and older had an ED prevalence of 45% (mean IIEF 22). All treatment modalities had ED rates >30%: chemotherapy demonstrated the highest prevalence at 64% (mean IIEF 17), whereas radiation therapy had the lowest prevalence at 33% (mean IIEF 23). Conclusion: This study demonstrates that the prevalence of sexual dysfunction among male AYA patients undergoing treatment for cancer is high. AYA oncologists should discuss potential sexual health concerns when treating this population. The exact cause of ED (non-organic vs. organic) within this group should be explored further.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».