Understanding Weight Loss in Patients With Colorectal Cancer: A Human Response to Illness
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To provide a comprehensive overview of weight loss in patients with colorectal cancer (CRC) within the context of the Human Response to Illness (HRTI) model. DATA SOURCES: Research from 1990-2008 and classic research from the 1980s were included. PubMed, CINAHL(R), and Google Scholar were searched for the terms cancer, CRC, weight loss, and cancer cachexia. DATA SYNTHESIS: Progressive, unintentional weight loss is a common issue in patients with CRC that has a devastating effect on patients' self-image, quality of life, and survival. Physiologic abnormalities, responses to the tumor, and treatments contribute to weight loss in these patients. In addition, cancer cachexia is an end-stage wasting syndrome and a major cause of morbidity and mortality in this population. CONCLUSIONS: The HRTI model provides an appropriate framework to gain a comprehensive understanding of the physiologic, pathophysiologic, behavioral, and experiential perspectives of weight loss and cancer cachexia in patients with CRC. IMPLICATIONS FOR NURSING: By examining weight loss in patients with CRC within the context of the four perspectives of the HRTI model, oncology and gastroenterology nurses can gain insight into optimal, evidence-based assessment and management of this patient population. In addition, current gaps in knowledge can be identified and provide guidance for future nursing research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».