Improving Evidence-Based Methods of Characterizing Shoulder-Related Quality of Life for Survivors of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is prevalent among Canadian women, but treatments may cause functional impairments among survivors. Despite a substantial number of survivors joining the population yearly, minimal research has approached the challenges faced by this population after primary treatment. The purpose of this study was to classify the different function of survivors of breast cancer and determine factors that differed across groups of survivors. Methods: Thirty-five survivors of breast cancer within 2 years since the conclusion of their treatment participated in this cross-sectional study. Participants completed quality-of-life questionnaires, followed by a full-body dual-energy x-ray absorptiometry scanning. The collection concluded with maximal force exertions at the shoulder and maximum shoulder range of motion. Results: This study determined, through feature reduction, that internal rotation force production, active extension range of motion, and 3 shoulder-related quality-of-life variables (energy/fatigue, social functioning, and pain) separated survivors within 2 years of treatment into 2 clusters (low- and high-score clusters [LSC/HSC], respectively). The LSC participants had higher self-reported disability, lower shoulder-related quality of life, force production, and flexion range of motion. Conclusion: Clustering survivors of breast cancer allows for a better understanding of deficits experienced by some individuals, as well as brings awareness to factors to monitor, and address in rehabilitation efforts.
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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 | 0,081 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».