Health-Related Quality of Life in Patients With High-Grade Glioma: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AIMS Several studies have evaluated health-related quality of life (HRQoL) through patient-reported outcomes (PROs) in high-grade glioma (HGG) patients. No systematic review has summarised this increasingly important research area. METHOD Seven electronic databases were systematically searched. Primary research articles evaluating HRQoL in HGG patients through PRO assessment were included. Global, physical, mental, and social health were summarised descriptively. Risk of bias (RoB) of included studies was assessed using The Joanna Briggs Institute Critical Appraisal tool or Newcastle Ottawa Scale. Quality of study reporting was assessed using a modified ISOQOL checklist. RESULTS Twenty-six studies were included (4,451 patients): cross-sectional (n=14), longitudinal (n=12). RoB and quality of reporting were satisfactory. Ten PRO measurement instruments were identified, of which EORTC-QLQ-C30 (n=15) was utilised most frequently. Fatigue significantly impacted both physical and global health. HRQoL improved after surgery but recurrence, fatigue, and difficulties with activities of daily living were associated with worsening HRQoL. HGG patients had higher anxiety and depression scores than the general population, negatively impacting overall HRQoL. Social health was superior for patients with good supportive networks, but a majority do not return to full-time employment post-diagnosis. Long-term survivors reported improvements in their physical, social and emotional functioning over time. CONCLUSION With HGG life expectancy less than 12 months post-diagnosis, HRQoL is of paramount importance to patients. PRO assessment of HRQoL can be used to evaluate self-reported functioning and well-being in both routine practice and clinical trial settings and provide opportunities for timely intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».