The association between neuropsychological impairment, self-perceived cognitive deficit, symptoms, and health related quality of life in newly diagnosed ovarian cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess cognitive function in patients newly diagnosed with ovarian cancer (OC) before treatment and explore the relationship between neuropsychological impairment, self-perceived cognitive deficit, symptoms, and health-related quality of life in them. Methods: From May 2021 to February 2022, 105 women newly diagnosed with OC were enrolled in the Cancer Center of Fudan University, Shanghai, China. Objective and subjective cognitive functions were assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale and Perceptual Deficits Questionnaire (PDQ). Symptoms and quality of life were evaluated using the Memorial Symptom Assessment Scale (MSAS) and Functional Assessment of Cancer Therapy-Ovarian Cancer (FACT-O), respectively. Results: = 0.067) and significantly correlated with the distress index, physiological and total scores of the MSAS, and emotional well- being of the FACT-O. The PDQ positively correlated with all MSAS dimensions but not with the FACT-O. Conclusion: The incidence of neuropsychological impairment in patients newly diagnosed with OC was high, with no association with self-perceived cognitive deficits. It is recommended that healthcare providers include cognitive impairment in symptom management in this population, who may benefit from early assessment, prevention, and 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».