MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2139907688 · doi:10.1177/1049909113494092

Predictors of Suffering in Advanced Cancer

2013· article· en· W2139907688 sur OpenAlexaboutno aff
Alicia Krikorian, Joaquín T. Limonero, Juan Pablo Román-Calderón, John Jairo Vargas, Carolina Palacio

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Pontificia Bolivariana
Mots-clésMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Suffering is a complex experience. Identifying its predictors is useful to signal at-risk patients. OBJECTIVE: To identify suffering predictors in patients with advanced cancer in palliative care. METHODS: A total of 98 patients participated in the study. A semistructured interview examining suffering levels and physical, psychological, social, and spiritual aspects was used. Instruments included Pictorial Representation of Illness and Self Measure (PRISM), Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), Detection of emotional distress (DED), and Structured Interview of Symptoms and Concern (SISC). Variance-based structural equation model was used for the data analysis. RESULTS: All measures were valid and reliable. The structural model explained 64% of the variance. Suffering levels were directly determined by psychological and adjustment problems and indirectly determined by physical, psychological, and spiritual aspects and coping strategies. CONCLUSION: Our study supports the proposed theoretical model and signals the important mediating effect of psychological and spiritual variables between physical symptoms and suffering.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations51
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine®Même sujetReligion, Spirituality, and PsychologyTravaux en français237 207