Prevalence, intensity, and predictors of the supportive care needs of women diagnosed with breast cancer: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The assessment of supportive care needs is a crucial step in the development of appropriate interventions that may improve the quality of life of cancer patients. This review describes and analyzes the prevalence and predictors of the unmet supportive care needs of breast cancer (BC) patients and survivors and suggests paths for further research. METHOD: Multiple databases were searched, considering only quantitative studies using validated needs assessment instruments and focusing uniquely on women diagnosed with BC. RESULTS: Out of 761 hits, 23 studies answered to all eligibility criteria. Nineteen were cross-sectional, and the remaining four were longitudinal. Most included patients at different moments along the BC trajectory, from diagnosis to decades into survivorship, with the major proportion of patients under treatment. Only five concentrated on the posttreatment phase into extended survivorship. The concerns of women diagnosed with BC clustered around psychological and information needs, with the top concern being 'fear of the cancer returning'. Predictors of higher levels of needs included advanced disease stage, greater symptom burden, shorter time since diagnosis, higher levels of distress, and younger age. Prevalence differed between cultures with Asian women reporting greater information needs and lower psychological needs compared with Western women. CONCLUSIONS: Revealing which needs BC patients consider most urgent and the factors related to greater needs will permit the development of improved and targeted supportive care. Future research should comprise longitudinal designs concentrating on women at specific moments along the BC trajectory for a dynamic understanding of these needs.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».