Addressing the Support Needs of Women at High Risk for Breast Cancer: Evidence-Based Care by Advanced Practice Nurses
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To identify support needs of women at high risk for breast cancer and enhance an evidence-based service. DESIGN: Descriptive study. SETTING: A comprehensive, breast-health service for high-risk women. SAMPLE: 97 high-risk women with a 1.66% or greater five-year risk of breast cancer, atypical hyperplasia, lobular carcinoma in situ, or positive genetic screen. METHODS: A self-assessment questionnaire completed previsit and a satisfaction survey completed postvisit. MAIN RESEARCH VARIABLES: Women's perceived informational, emotional, and decisional support needs, current self-care practices, and satisfaction with the service provided. FINDINGS: Women under age 50 (n = 54) wanted information on breast cancer screening, risk of breast cancer, lifestyle options to lower risk, and hormone replacement therapy; older women (n = 43) wanted information on risk of breast cancer, lifestyle options, breast cancer screening, and chemoprevention. More than 75% of all women wanted information to help them make decisions on breast cancer prevention options, benefits, and risks. The satisfaction survey (N = 61) revealed that most women's needs were met. CONCLUSIONS: Support needs were consistent with the literature that focused primarily on younger women seeking genetic counseling. Proactive planning assisted with addressing the needs of these women. IMPLICATIONS FOR NURSING: A previsit questionnaire facilitates individualized proactive planning before the visit. However, further assessment of self-care practices and emotional needs is required. Interventions should evaluate outcomes, such as accurate risk perception, lifestyle changes, screening follow-through, and decision quality. Advanced practice nurses require specialized skills, including evidence-based risk communication, behavior modification, and decision support.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».