Patient perspectives on breast cancer treatment side effects and the prospective surveillance model for physical rehabilitation for women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Women's experience of breast cancer is complex, affecting all aspects of life during and after treatment. Patients' perspectives about common impairments and functional limitations secondary to breast cancer treatment, including upper extremity motion restriction, lymphedema, fatigue, weight gain, pain, and chemotherapy-induced peripheral neuropathy, are addressed. Women often report being uninformed regarding these side effects and surprised that they do not always disappear after treatment, but remain part of their lives. Breast cancer patients express strong, unmet needs for education, information, and intervention for these side effects. Evidence suggests that rehabilitation and exercise are effective in preventing and managing many physical side effects of breast cancer treatment. Nevertheless, few women are referred to rehabilitation during or after treatment, and fewer receive baseline assessments of impairment and function to facilitate early detection of impairment and functional limitations. The prospective surveillance model of rehabilitation will serve the needs of women with breast cancer by providing education and information about treatment side effects, reducing the incidence and burden of side effects through early identification and treatment, and enhancing access to timely rehabilitation. Integration of exercise as a component of the model benefits patients at every phase of survivorship, by addressing individual concerns about exercise during and after treatment and highlighting the important contribution of exercise to overall health and survival. The prospective surveillance model of rehabilitation can meet the evident and often expressed needs of survivors for information, guidance, and intervention--thus addressing, and potentially improving, overall quality of life for individuals diagnosed with and treated for breast cancer.
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 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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».