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Resource use in women completing treatment for breast cancer

2000· article· en· W2046561984 sur OpenAlexaffabout
Linda Edgar, Jean Remmer, Zeev Rosberger, Marc A. Fournier

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésPsychosocialCoping (psychology)OptimismBreast cancerDistressPsychologySocial supportMedicineClinical psychologyPsychotherapistCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To explore resources used by women completing treatment for breast cancer, how they learned about them, and the psychological factors that predicted their use. DESIGN: A questionnaire on resource use was administered as part of a randomized clinical trial which assessed subjects' psychosocial characteristics and tested the outcomes of a psychosocial intervention. SETTING: Women completing treatment for breast cancer were recruited from the oncology departments of three university-teaching hospitals in Montreal. A questionnaire gathered data on the resources used by the subjects, how they learned about them, and the role of the health care team in their decision-making. Emotional distress, dimensions of coping effort, a sense of control and optimism were also measured. RESULTS: Five categories of resources were explored; professional services, informal support networks, informational resources, support organizations and complementary therapies. Most women found out about the last two resources by themselves. Women who used cancer support organizations or complementary therapies scored high on the use of problem-solving coping and low on the use of escape/avoidance coping. In addition they were moderately optimistic, had a slightly lower sense of personal control and were somewhat more distressed than the non-users. The use of support organizations and complementary therapies appears to represent a thoughtful approach to dealing with the distress of cancer. The opinion of the oncologist regarding resource use was valued by nearly half of the sample.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations75
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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