Assessing Functional Outcomes and Health-Related Quality of Life After Radiation Therapy in Extremity Soft Tissue Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Extremity soft-tissue sarcomas (ESTS) are rare neoplasms treated with limb-sparing surgery and radiation therapy (RT). While RT improves local control, it can be associated with late functional impairments that may affect health-related quality of life (HR-QOL). As survivorship care gains importance, understanding the relationship between functional outcomes (FO) and HR-QOL is crucial. This study evaluates the relationship between FO, measured by the Toronto Extremity Salvage Score (TESS), and HR-QOL, assessed with the European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire Core 30 (EORTC QLQ-C30). MATERIALS AND METHOD: A cohort study including ESTS patients treated with RT (January 2009 to October 2024) was conducted. Eligible patients completed the TESS and QLQ-C30 questionnaires. Correlation analyses, receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, and statistical comparisons were performed to assess the association between FO and HR-QOL and to determine a clinically relevant TESS threshold for impairment. RESULTS: Of 255 identified patients, 123 were eligible, and 61 (response rate: 52%) completed the questionnaires. TESS lower-limb scores showed strong correlations with QLQ-C30 physical (r = 0.74), role (r = 0.63), and social functioning (r = 0.62). Notably, ROC analysis identified a clinically meaningful TESS threshold of ≥80, demonstrating high sensitivity (88%) and specificity (100%) for detecting significant functional impairments. Most patients reported good FO and HR-QOL, but a subset experienced severe impairments. CONCLUSION: ESTS survivors generally maintain good function and HR-QOL, but functional impairments significantly affect some patients. The identified TESS threshold of ≥80 may help clinicians monitor at-risk patients and guide early interventions. Future studies should validate this threshold and explore interventions for patients with severe impairments.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».