Symptoms in the Lives of Terminal Cancer Patients: Which Is the Most Important?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Symptoms other than their primary disease can interfere in the lives of terminal cancer patients. We sought to identify which of these symptoms is most important. METHODS: We administered a questionnaire, including the M.D. Anderson Symptom Inventory (MDASI), to 142 terminal cancer patients at the National Cancer Center, Korea. The validity of the MDASI was tested by principal-axis factor analysis and Cronbach's alpha coefficient. Stepwise multiple regression analysis was used to determine the symptoms that interfered most in terminal cancer patients' lives. RESULTS: Factor analysis showed that it was composed of two factors (symptom and interference scales). Cronbach's alpha coefficients of symptom and interference scales were each >0.70. The patients had an average of 11 of 13 symptoms of the MDASI. Pain was the most common and severe, followed by feelings of distress and fatigue. Fatigue was the most highly correlated with interference sum. In stepwise multiple regression analysis, the most interfering symptom was fatigue. CONCLUSIONS: Although pain was the most common and severe symptom, fatigue was the most important symptom interfering in the lives of terminal cancer patients. In treating terminal cancer patients, healthcare providers should actively intervene to reduce both fatigue and pain.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».