Relationships Among Pain, Fatigue, Insomnia, and Gender in Persons With Lung Cancer
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To examine the relationships among pain, fatigue, insomnia, and gender while controlling for age, comorbidities, and stage of cancer in patients newly diagnosed with lung cancer within 56 days of receiving chemotherapy. DESIGN: Secondary data analysis. SETTING: Accrual from four sites: two clinical community oncology programs and two comprehensive cancer centers. SAMPLE: 80 patients newly diagnosed with lung cancer. METHODS: Analysis from baseline observation of a randomized clinical intervention trial. Multinomial log-linear modeling was performed to explain the relationships among pain, fatigue, insomnia, and gender. MAIN RESEARCH VARIABLES: Pain, fatigue, insomnia, and gender. FINDINGS: For all people with lung cancer, fatigue (97%) and pain (69%) were the most frequently occurring symptoms; insomnia occurred 51% of the time. A model containing all main effects (two-way interactions of pain and fatigue, pain and insomnia, and insomnia and gender; and the three-way interaction of pain, fatigue, and insomnia, along with three covariates [age, comorbidities, and stage of cancer]) was a good fit to the data. Parameter estimates indicated that a statistically significant effect from the model was the three-way interaction of pain, fatigue, and insomnia. Gender did not make a difference. Age, comorbidities, and stage of cancer were not significant covariates. CONCLUSIONS: For people newly diagnosed with lung cancer undergoing chemotherapy, multiple symptoms occur simultaneously rather than in isolation; a symptom cluster exists, consisting of pain, fatigue, and insomnia; and no relationship was found among gender, pain, fatigue, and insomnia. IMPLICATIONS FOR NURSING: By understanding this symptom cluster, healthcare providers can target specific troublesome symptoms to optimize symptom management and achieve the delivery of high-quality cancer care.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle