Automated pain intervention for underserved minority women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Minority patients with breast cancer are at risk for undertreatment of cancer-related pain. The authors evaluated the feasibility and efficacy of an automated pain intervention for improving pain and symptom management of underserved African American and Latina women with breast cancer. METHODS: Sixty low-income African American and Latina women with breast cancer and cancer-related pain were enrolled in a pilot study of an automated, telephone-based, interactive voice response (IVR) intervention. Women in the intervention group were called twice weekly by the IVR system and asked to rate the intensity of their pain and other symptoms. The patients' oncologists received e-mail alerts if the reported symptoms were moderate to severe. The patients also reported barriers to pain management and received education regarding any reported obstacles. RESULTS: The proportion of women in both groups reporting moderate to severe pain decreased during the study, but the decrease was significantly greater for the intervention group. The IVR intervention also was associated with improvements in other cancer-related symptoms, including sleep disturbance and drowsiness. Although patient adherence to the IVR call schedule was good, the oncologists who were treating the patients rated the intervention as only somewhat useful for improving symptom management. CONCLUSIONS: The IVR intervention reduced pain and symptom severity for underserved minority women with breast cancer. Additional research on technological approaches to symptom management is needed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».