Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Khái niệm hóa các vấn đề liên quan đến triệu chứng, chức năng, hành vi sức khỏe, kỹ năng tìm kiếm chăm sóc sức khỏe và gánh nặng tài chính ở những người sống sót sau ung thư vú bằng cách sử dụng phân nhóm theo cấp bậc
Tóm tắt
Xác định xem một tập hợp đa dạng các vấn đề mà những người sống sót sau ung thư vú (BCS) gặp phải sau điều trị khỏi có thể được hình thành thành một số cụm ít hơn, có khả năng đơn giản hóa việc khái niệm hóa những vấn đề này. Những phụ nữ BCS đã được tuyển từ bốn bệnh viện ung thư ở Trung Quốc. Bản dịch tiếng Trung của Hồ sơ Người sống sót Ung thư (CSPro) đã được sử dụng để đo lường 18 lĩnh vực vấn đề phổ biến, như được hỗ trợ bởi nghiên cứu dịch tễ học và hiện tượng học. Thang đo Đánh giá Chức năng Điều trị Ung thư – Vú (FACT-B) đã được sử dụng để đo lường chất lượng cuộc sống, như một sự xác thực cho bất kỳ nhóm nào quan sát được. Phân tích phân cụm theo cấp bậc sử dụng nhiều tiêu chí khoảng cách và phương pháp tập hợp để phát hiện các mô hình vấn đề đã được sử dụng. Tổng cộng 1008 BCS (trung bình 46,51 tuổi) sống ở cả khu vực thành phố và nông thôn đã được điều tra. Phân tích cụm theo cấp bậc đã xác định hai cụm vấn đề chính. Một cụm được phân loại là “giới hạn chức năng”, trong khi cụm kia được gán nhãn là “đa vấn đề”. Những người thuộc cụm đa vấn đề trải qua chất lượng cuộc sống kém hơn. Mười tám vấn đề phi y tế đã được chia thành hai cụm chính: (1) giới hạn trong các chức năng cấp cao cần thiết cho cuộc sống hàng ngày và (2) giới hạn trong kỹ năng tìm kiếm chăm sóc sức khỏe, các vấn đề với một số triệu chứng, hành vi không lành mạnh và các vấn đề tài chính liên quan đến ung thư. Việc phân chia các lĩnh vực vấn đề thành hai cụm này có thể giúp xác định các cơ chế chung. Trong tương lai, việc tìm kiếm các cụm chung và các cơ chế cho nhiều vấn đề mà những người sống sót sau ung thư vú và những người sống sót sau ung thư khác có thể gặp phải sau điều trị chính có thể cải thiện cách chúng tôi quản lý những vấn đề này trong tương lai.
Từ khóa
#ung thư vú #sống sót #phân cụm theo cấp bậc #chất lượng cuộc sống #vấn đề sức khỏeTài liệu tham khảo
Klonoff-Cohen H, Polavarapu M. Existence of late-effects instruments for cancer survivors: a systematic review. PLoS One. 2020;15(2):e0229222.
Mokhatri-Hesari P, Montazeri A. Health-related quality of life in breast cancer patients: review of reviews from 2008 to 2018. Health Qual Life Outcomes. 2020;18(1):338.
van Roij J, Fransen H, van de Poll-Franse L, Zijlstra M, Raijmakers N. Measuring health-related quality of life in patients with advanced cancer: a systematic review of self-administered measurement instruments. Qual Life Res. 2018;27(8):1937–55.
Todd BL, Feuerstein M, Gehrke A, Hydeman J, Beaupin L. Identifying the unmet needs of breast cancer patients post-primary treatment: the Cancer Survivor Profile (CSPro). J Cancer Surviv. 2015;9(2):137–60 quiz 151-60.
Boateng GO, Neilands TB, Frongillo EA, Melgar-Quiñonez HR, Young SL. Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: a primer. Front Public Health. 2018;6:149.
Cheng ASK, Liu XY, Kwok CTT, Chung R, Zeng YC, Feuerstein M. Chinese translation of a measure of symptom burden, functional limitations, lifestyle, and health care-seeking skills in breast cancer survivors: the Cancer Survivor Profile. J Cancer Surviv. 2019;13(1):130–47.
Gehrke A, Lee SS, Hilton K, Ganster B, Trupp R, McCullough C, et al. Development of the Cancer Survivor Profile-Breast Cancer (CSPro-BC) app: patient and nurse perspectives on a new navigation tool. J Cancer Surviv. 2018;12(3):291–305.
Miaskowski C, Barsevick A, Berger A, Casagrande R, Grady PA, Jacobsen P, et al. Advancing symptom science through symptom cluster research: expert panel proceedings and recommendations. J Natl Cancer Inst. 2017;109:4.
Vandenbroucke JP, Elm EV, Altman DG, Gøtzsche PC, Mulrow CD, Pocock SJ, et al. Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): explanation and elaboration. Epidemiology. 2007;18(6):805–35.
Cella DF, Tulsky DS. Quality of life in cancer: definition, purpose, and method of measurement. Cancer Investig. 1993;11(3):327–36.
Cella D, Riley W, Stone A, Rothrock N, Reeve B, Yount SS, et al. The Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) developed and tested its first wave of adult self-reported health outcome item banks: 2005-2008. J Clin Epidemiol. 2010;63(11):1179–94.
Wan CH, Zhang DM, Yang Z, Tu X, Tang W, Feng CY, et al. Validation of the simplified Chinese version of the FACT-B for measuring quality of life for patients with breast cancer. Breast Cancer Res Treat. 2007;106(3):413–8.
A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org
Kimes PK, Liu YF, Hayes DN, Marron JS. Statistical significance for hierarchical clustering. Biometrics. 2017;73(3):811–21.
Hummel M, Edelmann D, Kopp-Schneider A. Clustering of samples and variables with mixed-type data. PLoS One. 2017;12(11):e0188274.
Vergara VM, Salman M, Abrol A, Espinoza FA, Calhoun VD. Determining the number of states in dynamic functional connectivity using cluster validity indexes. J Neurosci Methods. 2020;337:108651.
de Rooij BH, Park ER, Perez GK, Rabin J, Quain KM, Dizon DS, et al. Cluster analysis demonstrates the need to individualize care for cancer survivors. Oncologist. 2018;23(12):1474–81.
Li T, Mello-Thoms C, Brennan PC. Descriptive epidemiology of breast cancer in China: incidence, mortality, survival and prevalence. Breast Cancer Res Treat. 2016;159(3):395–406.