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Enregistrement W1536833105 · doi:10.1111/j.1365-2354.2005.00541.x

Mapping the quality of life and unmet needs of urban women with metastatic breast cancer

2005· article· en· W1536833105 sur OpenAlexaboutno aff
Sanchia Aranda, Penelope Schofield, LeAnn Weih, Patsy Yates, Donna Milne, Robyn Faulkner, Nicholas Voudouris

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésQuality of life (healthcare)Breast cancerQuarter (Canadian coin)MedicineFamily medicineGerontologyNeeds assessmentCancerHealth careDiseaseSocial supportNursingPsychologyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing quality of life and reducing the unmet needs of women are central to the successful management of advanced breast cancer. The objective of this study was to investigate the quality of life and support and information needs of urban women with advanced breast cancer. This study was conducted at four large urban hospitals in Melbourne, Australia. A consecutive sample of 105 women with advanced breast cancer completed a questionnaire that contained the European Organization of Research and Treatment of Cancer Quality of Life Q-C30 and the Supportive Care Needs Survey. Between one quarter and a third of the women reported difficulties with their physical, role and social functioning, and a little over a quarter of the women reported poor global health status. Fatigue was a problem for most women. The highest unmet needs were in the psychological and health information domains. Almost no differences in unmet needs were detected when comparing different demographic and disease characteristics of women. Health care providers should routinely monitor the quality of life and needs of women with advanced breast cancer to ensure that appropriate treatment, information or supportive services are made available.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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