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Enregistrement W2056627043 · doi:10.1002/jso.20382

Qualitative assessment of patient experiences related to extended pelvic resection for rectal cancer

2006· article· en· W2056627043 sur OpenAlexaff
Frances C. Wright, Dauna Crooks, Margaret I. Fitch, Elisa Hollenberg, Barbara-Ann Maier, Linda Last, Elissa Greco, Debbie Miller, Calvin Law, Sharon Sharir, Neil Fleshner, Andrew J. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Surgical Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQualitative researchDiseaseColorectal cancerAnal cancerRadiation therapySurgeryCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with locally advanced rectal cancer (LARC) and locally recurrent rectal cancer (LRRC) represent a complex management challenge. While there is potential for cure in a subset of patients, the cost in terms of morbidity can be high. Few descriptions of the physical, psychological, social, and emotional experiences of these patients exist. METHODS: Face-to-face interviews were completed with ten LARC and LRRC patients treated with multimodal therapy that included surgery. Patient opinions and experiences were explored in depth until information redundancy and common themes were delineated using qualitative research methods. Clinical information was obtained from the database. RESULTS: Nine of the ten patients were male, seven had LARC, and the median age was 71. Six themes were identified from the patient interviews. Themes reflected patients' highly focused desire to seek wellness and cure, but also revealed misunderstanding of their disease biology, probability of cure, therapeutic options, and treatment morbidity. CONCLUSIONS: Patient experiences confirm that this is challenging treatment to complete, and that patient understanding of pre-operative information is incomplete. Our findings underscore the need for a multidisciplinary approach when managing this patient population, with emphasis on both supportive care needs and the technically skilled delivery of surgery, chemotherapy, and radiotherapy.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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