Assessment of Quality of Life in Head and Neck Cancer Patients before and after Radiation Therapy- A Prospective, Analytical Questionnaire-Based Study from a Tertiary Cancer Centre
Notice bibliographique
Résumé
Head-and-neck cancer (HNC) is a major global health issue, with significantly higher incidence rates in India compared to other countries. The diagnosis and treatment of HNC can severely affect a patient’s quality of life (QoL). This study aims to evaluate and compare the QoL of head and neck cancer patients before and after radiation therapy with or without chemotherapy. We conducted a prospective study on 45 newly diagnosed HNC patients who underwent radiation therapy, either alone or in combination with chemotherapy at our department. We assessed QoL using the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life Questionnaire Core 30 (QLQ-C30) for general assessment and the EORTC QLQ H&N-35 for head and neck-specific evaluation before starting of the treatment and 4 weeks after the completion of the treatment. We used paired t-tests, Mann-Whitney U test and Kruskal-Wallis ANOVA for statistical analysis, with a significance level set at p ≤ 0.05. The most commonly affected site was the oral cavity. All participants initially had a good performance status (PS) of either 1 or 2, with Stage IV being the most prevalent. Analysis of the EORTC QLQ-C30 revealed a decline in global health status, and the EORTC QLQ H&N-35 showed deterioration across all domains from pretreatment. On the functional scale, emotional well-being was notably more impaired, while physical, cognitive, and social functions were less affected. Pain, swallowing difficulties, mucositis, and speech issues were identified as the most severely impacted aspects of QoL. In Conclusion, our study shows a significant decline in QoL following treatment due to the acute and subacute side effects of radiation therapy and chemotherapy. These findings highlight the need for comprehensive supportive care to address the broad impact of HNC treatment on patients quality of life.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».