Peaceful Awareness in Patients with Advanced Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have shown that prognostic awareness may be harmful to mental health yet beneficial for end of life care planning. The effects of prognostic awareness coupled with a sense of inner peace are unknown. METHODS: In the multisite, longitudinal Coping with Cancer Study, 280 patients with advanced cancer were interviewed at baseline. Patients defining themselves as "terminally ill" and/or "at peace" most days were paired with others on sociodemographic, mental health and advance care planning. Primary caregivers of deceased patients were interviewed 6 months postloss and compared on their physical and mental health and their perceptions of patients' end-of-life care and death. RESULTS: Overall, 17.5% of patients reported being both peaceful and aware. Peacefully aware patients had lower rates of psychological distress and higher rates of advance care planning (e.g., completing do-not-resuscitate [DNR] orders, advance care planning discussions with physicians) than those who were not peacefully aware. Additionally, peacefully aware patients had the highest overall quality of death as reported by their caretakers in a postmortem evaluation. Surviving caregivers of peacefully aware patients were more physically and mentally healthy 6 months postloss than caregivers of patients who were "aware" but not peaceful. CONCLUSIONS: Patients with advanced cancer who are peacefully aware have better mental health and quality of death outcomes, and their surviving caregivers have better bereavement outcomes. Peaceful awareness is associated with modifiable aspects of medical care (e.g., discussions about terminal treatment preferences).
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.
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) | 0,001 | 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