Quality of Life Impacts Following Surgery for Advanced Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the impact of surgery on patients will enable clinicians to provide evidence-based perioperative management. This study aimed to investigate the quality of life (QoL) impacts following head and neck surgery for advanced stage head and neck cancer. Methods: Head and neck cancer survivors were invited to complete five validated questionnaires to investigate QoL. Associations between QoL and patient variables were analyzed. Variables included age, time since operation, length of surgery, length of stay, Comorbidity Index, estimated 10-year survival, sex, flap type, treatment and cancer type. Outcome measures were also compared to normative outcomes. Results: The majority of participants (N = 27; 55% male; mean (standard deviation) age: 62.6 (13.8) years; mean time since operation: 801 days) had a squamous cell carcinoma (88.9%) and free flap repair (100%). Time since operation was significantly (P < 0.05) associated with higher rates of depression (r = -0.533), psychological needs (r = -0.0415) and physical/daily living needs (r = -0.527). Length of surgery and length of stay were significantly associated with depression (r = 0.442; r = 0.435) and length of stay was significantly associated with speaking difficulties (r = -0.456). There was a significant association between work and education scores with age (r = 0.471), length of surgery (r = 0.424), Comorbidity Index (r = 0.456) and estimated 10-year survival (r = -0.523). Conclusions: Age, time since operation, length of surgery, length of stay, Comorbidity Index and estimated 10-year survival were the outcomes associated with QoL. Patient-reported outcome measures and psychological support could be included in the standard care pathway for head and neck cancer patients to ensure holistic management of their condition.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».