Axillary Web Syndrome in Newly Diagnosed Individuals After Surgery for Breast Cancer: Baseline Results From the AMBER Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine potential associations between post-surgical axillary web syndrome (AWS) and demographic, medical, surgical, and health-related fitness variables in newly diagnosed individuals with breast cancer. Method: Participants were recruited between 2012 and 2019. Objective measures of health-related fitness, body composition, shoulder range of motion (ROM) and function, and AWS were performed within 3 months of breast cancer surgery. Results: AWS was identified in 243 (17.3%) participants and was associated with poorer shoulder ROM and function, and higher pain compared with women without AWS. Multivariable logistic regression analysis identified axillary lymph node dissection versus sentinel lymph node biopsy (OR 3.97; 95% CI: 2.62, 6.03), mastectomy versus breast-conserving surgery (OR 1.60; 95% CI: 1.17, 2.19), lower versus higher total percentage body fat (OR 1.60; 95% CI: 1.10, 2.34), and earlier versus later time from surgery (OR 1.56; 95% CI: 1.10, 2.23) as significantly associated with a higher odds of AWS. Higher cardiorespiratory fitness (OR 1.04; 95% CI: 1.01, 1.08) and university or higher education (OR 1.47; 95% CI: 1.1, 2.00) were also associated with higher odds of presenting with AWS. Conclusions: Findings highlight the need for increased awareness of AWS to facilitate early detection and physiotherapy intervention in the early post-surgical period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».