Nonmelanoma Skin Cancer: Disease-Specific Quality-of-Life Concerns and Distress
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To provide a better understanding of the disease-specific quality-of-life (QOL) concerns of patients with nonmelanoma skin cancer (NMSC). DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Skin cancer clinic of Jewish General Hospital in Montreal, Quebec, Canada. SAMPLE: 56 patients with basal cell carcinoma and/or squamous cell carcinoma. METHODS: Descriptive and inferential statistics applied to quantitative self-report data. MAIN RESEARCH VARIABLES: Importance of appearance, psychological distress, and QOL. FINDINGS: The most prevalent concerns included worries about tumor recurrence, as well as the potential size and conspicuousness of the scar. Skin cancer-specific QOL concerns significantly predicted distress manifested through anxious and depressive symptomology. In addition, the social concerns related to the disease were the most significant predictor of distress. CONCLUSIONS: The findings of this study provide healthcare professionals with a broad picture of the most prevalent NMSC-specific concerns, as well as the concerns that are of particular importance for different subgroups of patients. IMPLICATIONS FOR NURSING: Nurses are in a position to provide pivotal psychosocial and informational support to patients, so they need to be aware of the often-overlooked psychosocial effects of NMSC to address these issues and provide optimal care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».