Quality of life and supportive care needs in prostate cancer: the impact of treatment received and care service utilization among Māori and non-Māori patients in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer treatment can lead to significant long-term side effects that impact patients' quality of life and supportive care needs (SCN). This study explores the associations between quality of life (QoL) and SCN among prostate cancer survivors, with a focus on the impact of treatment received, care service utilization, and the differences between Māori and non-Māori patients. METHODS: Random stratified sampling data were collected from 1075 prostate cancer survivors who were diagnosed within the past 5 years. Hierarchical regression analyses examined the associations between QoL domains and SCN, adjusting for demographic, clinical, and treatment-related factors. LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) was used to select variables to test the interaction effects of different treatments. RESULTS: Significant disparities were found between Māori and non-Māori patients in physical and mental health scores, care service utilization, and overall SCN. Māori men had lower scores in these areas. Most QoL domains were negatively associated with more SCN, particularly mental health and hormonal issues. Androgen deprivation therapy (ADT) exacerbates some negative effects of poor mental health and hormonal issues for non-Māori, while the use of care services and radical prostatectomy (RP) was associated with mitigating SCN for Māori patients. CONCLUSION: This study highlights the complex interplay between QoL, SCN, and treatment modalities among prostate cancer survivors in New Zealand. The findings underscore the need for culturally tailored supportive care services to address the unique needs of Māori patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».