Identification of supportive care needs in a sample of Puerto Rican cancer patients with the supportive care needs survey
Notice bibliographique
Résumé
Background : Puerto Ricans are among the largest Hispanic groups in the US. Clinicians/researchers must become skilled in assessing the prevalence of the perceived unmet needs of Puerto Rican cancer patients undergoing treatment to properly respond to their needs, and is an important part of any culturally comprehensive oncological care. Objective: To assess Puerto Rican cancer survivors reports of perceived unmet needs across 5 domains of the cancer experience: “psychological”, “health system and information”, “physical and daily living”, “patient care and support”, and “sexuality” and to examine how the perceived unmet needs and disease characteristics are inter-related. Methods : A cross-sectional survey was conducted from 103 patients (64.1% female, male 35.9%, mean age 54 years) undergoing cancer treatments. The study participants were >20 years of age with breast (28%), gynecologic (21%), prostate (17%) and gastrointestinal (14%) cancer, mostly on chemotherapy. Overall internal consistency of the Supportive Care Needs Survey was 0.882. Results : Patients perceived needs were highest in the domains of sexuality (67%), physical and daily living (55.3%), and psychological (38.8%). Breast cancer was significantly related to reporting unmet needs in the domains of health services/information ( p = .018) and sexuality ( p = .009). Prostate cancer showed a significant relationship with unmet needs in the domains of psychological ( p = .050) and, the physical/daily living ( p < .001). Receiving chemotherapy was related with unmet needs in the domains of sexuality ( p = .02), and the physical/daily living ( p = .047); and, receiving combination of radiation and hormonal therapy was related to unmet needs in the physical/daily living needs domain ( p = .024). Conclusions : The accurate assessment of supportive care needs is important in the management of cancer patients. The unmet supportive care needs of our sample of Puerto Rican cancer patients seem to be affected by cancer site and treatment modality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».