Changes in quality of life of early-stage lung cancer patients undergoing sublobar resection: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This systematic review aimed to evaluate the impact of sublobar resection (SLR) on the quality of life (QoL) of patients with early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). Specifically, it compared outcomes between sublobar resection, lobectomy, and stereotactic body radiation therapy (SBRT). Methods: A literature search was conducted across PubMed and Scopus, identifying studies published from 2010 to 2024 that reported QOL outcomes in early-stage NSCLC patients treated with lobectomy, SLR, or SBRT. Inclusion criteria were studies with more than 10 patients, written in English, and using validated QoL metrics. Data on demographics, interventions, QoL tools, and findings were extracted, and study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and the ROBINS-I tool. Results: Five studies involving 1,149 patients from six countries met the inclusion criteria. QoL outcomes consistently favored SLR over lobectomy in domains such as physical and respiratory function, with SLR patients experiencing faster recovery and fewer complications. Minimally invasive techniques, such as video-assisted thoracoscopic surgery (VATS), further enhanced these outcomes. SBRT demonstrated stable QOL post-treatment but lacked the long-term physical recovery benefits observed with SLR. Commonly employed QoL tools included the EORTC QLQ-C30, Leicester Cough Questionnaire, and NSCLC-PQOL, each capturing distinct dimensions of patient QoL status. Conclusion: Sublobar resection provides significant QoL benefits for selected early-stage NSCLC patients compared to lobectomy, particularly in respiratory health and recovery endpoints. These findings highlight the value of personalized surgical approaches and the need for further research on optimizing QoL in NSCLC management.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 découle