Gender differences in symptoms experienced by advanced cancer patients: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Advanced cancer patients are multi-symptomatic and require attentive palliative care. As gender differences are apparent in multiple aspect of everyday life, this literature review aims to determine the gender differences seen in the population of advanced cancer patients and the symptoms that they experience. METHODS: A literature review was conducted using the OvidSP Medline database from 1946 to November 2012. Randomized, prospective or retrospective cohort studies on advanced cancer patients who were undergoing any type of palliative treatments (palliative radiation, chemotherapy) or those in which palliative treatments have failed (antalgic treatment) were included. The patient population, tools/questionnaire used and gender differences in symptoms found statistically or qualitatively significant in the respective studies were extracted. RESULTS: Of the 163 studies resulting from the literature search, nineteen publications were identified. Gender differences in multiple symptoms were discovered. Gender differences were commonly found in symptoms of emotional changes, fatigue, gastrointestinal symptoms (nausea, vomiting, and diarrhea) anxiety, tension, sleep problems and pain. CONCLUSION: At present, gender differences seen in the symptoms experienced by advanced cancer patients continues to be inconclusive. Further study investigating gender differences in the symptoms experienced by advanced cancer patients as the primary endpoint is recommended.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».