Prevalence, intensity, and predictors of the supportive care needs of women diagnosed with breast cancer: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle