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 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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».