Symptom Reporting Behaviors, Symptom Burden, and Quality of Life in Patients with Hormone Receptor–Positive Breast Cancer Undergoing Adjuvant Endocrine Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adjuvant endocrine therapy (AET) enhances survival outcomes in hormone receptor–positive (HR+) breast cancer. However, this treatment is associated with toxicities that may adversely affect the quality of life (QoL) and impact patient–physician communication. A thorough understanding of symptom-reporting behaviors is essential for optimizing survivorship care. Methods: This cross-sectional study surveyed 191 female patients with HR+ breast cancer undergoing adjuvant AET (tamoxifen or aromatase inhibitors ± ovarian function suppression [OFS]) at Antalya Training and Research Hospital between July and August 2025. QoL, symptom burden, and adverse event (AE) reporting behaviors were assessed using validated instruments (European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire C30 [EORTC QLQ-C30], adapted Patient-Reported Outcomes version of the Common Terminology Criteria for Adverse Events [PRO-CTCAE]). Categorical variables were compared using chi-square tests, and multivariate analyses were performed using logistic regression. Results: The median age was 54 years (interquartile range [IQR]: 46–61 years). The following independent variables were identified as predictors of a higher symptom burden: prior chemotherapy (odds ratio [OR]: 3.75; 95% confidence interval [CI]: 1.46–9.69; p = 0.006), OFS use (OR: 3.29; 95% CI: 1.51–7.15; p = 0.003), AE reporting to physicians (OR: 3.52; 95% CI: 1.80–6.88; p < 0.001), and complementary and alternative medicine (CAM) use (OR: 7.27; 95% CI: 1.57–33.63; p = 0.011). Independent predictors of poor QoL included receiving psychological support (OR: 0.36; 95% CI: 0.19–0.67; p = 0.002) and AE reporting (OR: 0.28; 95% CI: 0.13–0.64; p = 0.001). Conclusions: Symptom burden and QoL in patients with HR+ breast cancer receiving AET are influenced by clinical history, including chemotherapy and OFS; behavioral factors, such as reporting behaviors; and supportive care, including CAM and psychological support. The routine integration of patient-reported outcomes and proactive symptom monitoring is crucial for delivering personalized and effective survivorship care.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».