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Enregistrement W169211968 · doi:10.1177/082585971202800404

Quality of Life for Hong Kong Chinese Patients with Advanced Gynecological Cancers in the Palliative phase of Care: A Cross-Sectional Study

2012· article· en· W169211968 sur OpenAlexaboutno aff
Kwok Ying Chan, Man Lui Chan, Thomas Yau, Cho Wing Li, Hon Wai Benjamin Cheng, Mau Kwong Sham

Notice bibliographique

RevueJournal of Palliative Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHospital Anxiety and Depression ScaleQuality of life (healthcare)PsychosocialDepression (economics)Palliative careCross-sectional studyAnxietyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the quality of life (QOL) of Hong Kong Chinese patients with advanced gynecological cancers (AGC). A cross-sectional study was conducted with 53 consecutive patients with AGC who were admitted to a university-based palliative care unit. The assessment tools utilized were: the McGill quality of life questionnaire for Hong Kong Chinese (MQOL-HK); the hospital anxiety and depression scale (HADS); the Palliative Performance Scale (PPS); and the psychosocial adjustment to illness scale (PAIS), sexual relationships subscale. The mean total score of the MQOL-HK was 4.63 +/- 1.94, within which the physical domain scored the worst (mean=3.99, SD=2.15, range: 0-7). Depression symptoms were common (62 percent). The median PPS was 40 percent. Younger age, higher HADS depression scores, and higher HADS anxiety scores were significantly correlated with poorer QOL. Furthermore, younger age and depression were significant predictors for a worse MQOL-HK score. In conclusion, Chinese patients with AGC have a relatively poor QOL, especially in the physical domain and in terms of depression symptoms. Age and depression symptoms are the most important factors affecting QOL. Proper identification of physical symptoms and depression symptoms, along with appropriate treatments, are important for improving QOL for patients.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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