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Enregistrement W4408885282 · doi:10.1007/s40487-025-00328-4

A US Survey Across Seven Early-Stage Cancers Assessing the Humanistic Burden of Recurrence on Patients and Caregivers

2025· article· en· W4408885282 sur OpenAlexaff
Raquel Aguiar‐Ibáñez, Kelly McQuarrie, Ana Martinez, Hannah Penton, Laura DiGiovanni, Rutika Raina, Marieke Heisen, Sayeli Jayade

Notice bibliographique

RevueOncology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMerck Canada Inc. (Canada)Heritage College
Organismes subventionnairesMerck
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)CancerStage (stratigraphy)Internal medicineDiseaseOncologyFeelingNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients diagnosed with an early-stage cancer are at risk of recurrence. Although the economic burden of a cancer recurrence is described in the literature, little is known about the humanistic burden of an early-stage cancer recurrence. Therefore, we surveyed patients and caregivers to understand the impact of a first cancer recurrence on patient and caregiver quality of life (QoL). Patients with early-stage bladder, gastric, head and neck (HN), melanoma, non-small cell lung, renal cell, and triple-negative breast cancers (TNBC) that recurred and caregivers of such patients completed a self-administered, online survey exploring QoL impacts. QoL was evaluated using de novo questions and the following instruments: EQ-5D-5L (patients and caregivers), European Organisation for Research and Treatment of Cancer Core Quality of Life questionnaire (patients only), and CareGiver Oncology Quality of Life questionnaire (caregivers only). Patient and caregiver responses and scores were stratified by type of cancer and type of recurrence (locoregional or distant/metastatic). Among patients (N = 202), QoL was found to differ significantly across tumor types at time of survey, with lower scores seen in patients with renal cell carcinoma, gastric cancer, and HN cancer and higher scores seen in patients with melanoma and TNBC. Among caregivers (N = 100), QoL did not differ across tumor types. In both patients and caregivers, decreases in QoL were observed from pre-recurrence to post-recurrence, with greater worsening in QoL seen with distant/metastatic versus locoregional recurrences. Most patients reported worrying and feeling anxious and stressed about their condition. Most caregivers reported worrying about the cared-for person’s cancer getting worse or coming back and that caring for the person was challenging post-recurrence. Our findings demonstrate the importance of preventing recurrences and their negative impact on patients’ and caregivers’ QoL. Early-stage cancer treatments that prevent recurrences can provide better QoL. This study evaluated the quality-of-life (QoL) impacts following a recurrence of an early-stage cancer, focusing on seven different types of cancer: bladder cancer, gastric cancer, head and neck cancer, melanoma, non-small cell lung cancer, renal cell carcinoma, and triple-negative breast cancer. We surveyed both patients who experienced a recurrence of an early-stage cancer and caregivers of such patients, via online survey. Decreases in QoL were observed across all cancer types, with patients diagnosed with renal cell carcinoma, non-small cell lung cancer, gastric cancer, or head and neck cancer reporting the greatest decreases in QoL. When we analyzed patients by type of recurrence, we found that patients with a distant/metastatic first recurrence reported the greatest negative impacts on QoL compared with those with a local/regional first recurrence. Results for caregivers generally mirrored those for patients. The study results demonstrate the importance of preventing early-stage cancer from recurring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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