Perspectives on living with ovarian cancer: Young women’s views
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the fourth leading cause of cancer-related deaths in women. Ovarian cancer, and its treatment, has a considerable effect on the quality of life of women diagnosed with the disease. Young women diagnosed with ovarian cancer must confront life-threatening illness at a time when many are in the midst of raising children, maintaining a household, and actively engaging in work and career activities. Very little has been reported about the perspectives of young women regarding their experiences with ovarian cancer. This article reports data from 39 women 45 years of age or less concerning the impact of ovarian cancer and its treatment as well as the availability of support. At the time of the study, the women were, on average, 38 years of age and approximately two-thirds were married and had children. About half of the women were working. The most frequently identified problems included side effects (n = 25), fear of recurrence (n = 25), and difficulty sleeping (n = 25). On average, women reported experiencing 10.4 problems since diagnosis. Of those who experienced problems, less than 50% perceived they had received adequate help. Approximately two-thirds of these women experienced a lifestyle change. Quality of life was rated significantly lower following their experience with ovarian cancer. Implications for oncology nurses emerge in areas of assessment, referral, and patient teaching.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».