Measurement of Quality of Life in Patients With End-Stage Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer is the leading cause of death in Korean adults. A good quality of life for patients at end life can control pain and symptoms and help maintain well-being. OBJECTIVE: The aim of this study was to measure quality of life in end-stage cancer patients using the Korean version of the McMaster Quality of Life (K-MQOL). METHODS: The K-MQOL was administered to adult end-stage cancer patients from 4 Korean university hospitals. We hypothesized quality-of-life differences between participants by daily activity level, number of symptoms, and participant status (alive or not) at end of study. RESULTS: Participants' mean age was 49.2 years, and 74.5% were men. As hypothesized for discriminant validity, Pearson correlation coefficients among the K-MQOL were less than 0.4, with the exceptions of emotion (0.25-0.52) and cognition (0.33-0.51). A higher Eastern Cooperative Oncology Group Performance States Rating score was significantly associated with a lower quality of life (F = 2.840, P = 0.034). The mean score of those within 21 days of death was significantly lower than that of patients who were alive at the end of the study (t = -2.48, P = .04). Patients with a smaller number of symptoms other than pain had significantly higher quality-of-life scores than did those with more symptoms (F = 5.059, P = .004). CONCLUSIONS: The K-MQOL provided reliable and valid scores of quality of life in end-stage cancer patients. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Assessing end-stage cancer patients' quality of life helps to identify each patient's condition and aspects that could benefit from nursing care. We anticipate that the K-MQOL will be useful for patient assessment in clinical and community settings.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».