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Enregistrement W2016415142 · doi:10.5737/1181912x1612530

Understanding the symptoms experienced by individuals with lung cancer

2006· article· en· W2016415142 sur OpenAlexaffvenue
Catherine Kiteley, Margaret I. Fitch

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCredit Valley Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)MedicineLung cancerActivities of daily livingPhysical therapyCancerHealth professionalsCognitionClinical psychologyHealth carePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to gain a better understanding of patients' experience of symptoms of lung cancer upon a first visit to a regional cancer centre and two months later. Sixteen patients were interviewed on two occasions about the symptoms, their impact and what they found most troublesome. Patients were also asked to describe any strategies they used to manage the symptoms. The most commonly identified symptoms were fatigue and pain. Participants described coping with multiple symptoms simultaneously, how those symptoms intensified over time, and using very few strategies. Participants described symptoms as troublesome because they interfered with activities of daily living or evoked emotional or cognitive responses. Fatigue was reported most frequently as troublesome. This work has implications for how patient assessments are conducted and how health care professionals listen to the patients. The patients' descriptions of their symptoms and what strategies they applied is often embedded within the patients' stories about living day-to-day with their lung cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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