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Enregistrement W2090527319 · doi:10.1097/01.ogx.0000093269.99295.8e

Quality-of-Life Issues in Patients With Ovarian Cancer and Their Caregivers:

2003· review· en· W2090527319 sur OpenAlexaff
Tien Le, A. Leis, Punam Pahwa, Kemi Wright, Khalid Ali, Bruce Reeder

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2003
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)PerceptionOvarian cancerCancerFamily medicineGerontologyNursingInternal medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Significant progress has been made towards the treatment of ovarian cancer resulting in longer median survival despite a persistent low cure rate. Relatively few studies have examined the impact of the cancer and its treatment on the patients and their caregivers due to the difficulty in the definition and measurement of the Quality of Life (QOL) concept. A review of the literature revealed significant alterations in the quality of life of ovarian cancer patients during treatment and long term follow ups. For the caregivers, it is important for health care providers to realize that: 1) caregivers are being asked to assume an increasing number of complex care giving tasks at home, 2) there exists a high proportion of unmet caregiver needs, 3) the care giving experience includes both positive and negative elements and, 4) perception of caregivers' burden is positively linked to negative reactions to care giving. Supportive programs for patients and caregivers should be designed with these needs in mind. Future research should study the best way to incorporate results of quality of life assessments into routine treatment decision-making. TARGET AUDIENCE: Obstetricians & Gynecologists, Family Physicians. LEARNING OBJECTIVES: After completion of this article, the reader should be able to outline the current data on QOL issues in patients with ovarian cancer, and to describe potential working definitions of QOL.

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)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,648
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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