Unmet Supportive Cancer Care Needs: An Exploratory Quantitative Study in Rural Australia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a discernible, often ignored under-evaluated care-management gap in supportive cancer care, where the estimated clinical outcome is seldom translated into patient-centered benefit. METHODS: The present research is an exploratory cross-sectional quantitative questionnaire survey study done in rural regions of Australia with the sole purpose of evaluating the care-management gap in terms of the unmet supportive needs of advanced cancer patients to provide baseline data for planning, drafting and implementing innovative and effective supportive care services that will address the specific priorities and unmet needs identified in this vulnerable population in the remote and rural regions. RESULTS: The questionnaire (NA-ACP) was comprised of 132 questions covering seven domains of supportive care. Three centers in rural regions of Australia were selected for the study. While center 1 had medical and surgical specialties, centers 2 and 3 were outreach oncology clinics with nurse-led chemotherapy units. A total sample of 75 patients getting continuous treatment procedures at these three oncology units was given the NA-ACP questionnaire. CONCLUSION: The data from this study can be used to improve and inform care for this population by identifying specific unmet supportive needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».