Fear of cancer recurrence: a systematic literature review of self‐report measures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prior research has shown that many cancer survivors experience ongoing fears of cancer recurrence (FCR) and that this chronic uncertainty of health status during and after cancer treatment can be a significant psychological burden. The field of research on FCR is an emerging area of investigation in the cancer survivorship literature, and several standardised instruments for its assessment have been developed. AIMS: This review aims to identify all available FCR-specific questionnaires and subscales and critically appraise their properties. METHODS: A systematic review was undertaken to identify instruments measuring FCR. Relevant studies were identified via Medline (1950-2010), CINAHL (1982-2010), PsycINFO (1967-2010) and AMED (1985-2010) databases, reference lists of articles and reviews, grey literature databases and consultation with experts in the field. The Medical Outcomes Trust criteria were used to examine the psychometric properties of the questionnaires. RESULTS: A total of 20 relevant multi-item measures were identified. The majority of instruments have demonstrated reliability and preliminary evidence of validity. Relatively few brief measures (2-10 items) were found to have comprehensive validation and reliability data available. Several valid and reliable longer measures (>10 items) are available. Three have developed short forms that may prove useful as screening tools. CONCLUSIONS: This analysis indicated that further refinement and validation of existing instruments is required. Valid and reliable instruments are needed for both research and clinical 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 | 0,017 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».