Symptom Experiences: Perceptual Accuracy Between Advanced-Stage Cancer Patients and Family Caregivers in the Home Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study used a comparative descriptive design to compare family caregivers' and advanced-stage cancer patients' perceptions of patients' multidimensional symptom experiences on presence, frequency, severity, and distress. PATIENTS AND METHODS: A convenience sample of 98 dyads, composed of advanced-stage heterogeneous cancer patients and their caregivers, completed the Memorial Symptom Assessment Scale in the home care setting on a one-time basis. This scale is a 32-item Likert-type scale for assessing the presence, frequency, severity, and distress arising from symptoms in cancer patients. RESULTS: There was confirmation of trends previously described in related studies where, for example, caregivers tend to overreport on symptom experiences. However, the degree of absolute difference between patient and caregiver responses was normally around 1 unit (on a theoretical range of 0 to 4 units). Levels of patient-caregiver agreement were better on more concrete questions related to symptom frequency, severity, and distress than on broad questions related to the presence of a symptom. Patients and caregivers achieved better levels of agreement on physical versus psychological symptoms. CONCLUSION: The findings indicated that family caregivers can provide reasonable proxy or complementary reports on patient symptom experiences of frequency, severity, and distress. However, family caregivers have greater difficulty in achieving high levels of accuracy on psychological versus physical symptoms.
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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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».