Assessment of Health-Related Quality of Life and Distress in an Asian Community-Based Cancer Rehabilitation Program
Notice bibliographique
Résumé
Cancer survivors have reduced health-related quality of life (HRQOL) and high levels of distress during and after active treatment, due to physical, psychological, and social problems. Understanding the prevalence and associations of HRQOL and distress in a patient population in the community is important when designing rehabilitation programs. This was a cross-sectional observational study conducted at a community-based cancer rehabilitation center, with the aim of investigating the prevalence and associations of HRQOL and distress in cancer patients. There were 304 patients who were recruited. We found low levels of HRQOL and high levels of distress in patients, with a mean FACT-G7 total score of 11.68, and a mean distress thermometer score of 3.51. In the multivariate regression model, significant factors for low HRQOL were metastatic disease (p = 0.025) and Malay ethnicity (p < 0.001). Regression analyses also found that significant distress was associated with family health issues (p = 0.003), depression (p = 0.001), worry (p = 0.005), breathing (p = 0.007), getting around (p = 0.012) and indigestion (p = 0.039). A high prevalence of impaired HRQOL and distress was reported in cancer survivors even in a community rehabilitation setting. The physical and psychosocial well-being of cancer survivors should be monitored and managed as part of community-based cancer rehabilitation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».