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Enregistrement W2182220465

Self management pilot study on women with breast cancer: lessons learnt in Malaysia.

2010· article· en· W2182220465 sur OpenAlexaff
Siew Yim Loh, Yip Ch, Tanya Packer, Kia Fatt Quek

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerTest (biology)Health careMedicineQuality of life (healthcare)Self-managementFamily medicineCase managementNursingPilot testCancerPsychologyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: With increasing survival rates, breast cancer is now considered a chronic condition necessitating innovative care to meet the long-term needs of survivors. This paper presents the findings of a pilot study on self-management for women diagnosed with breast cancer and their implications for Asian health care providers. METHODS: A pre-test/ post-test pilot study was conducted to gain preliminary insights into program feasibility and barriers to participation, and to provide justification for a larger trial. RESULTS: The study found the 4 week self-management program feasible and acceptable, with a favourable trend in quality of life. The recruitment barriers ranged from competing medical appointments, uncollaborative health providers, linguistic barriers and social-household concerns. Supporting facilitators identified were family, health professionals and fellow participants ("buddies"). Lessons from the study are discussed with regard to Asian health providers. CONCLUSION: There is preliminary evidence that self management is a workable and potentially useful model even in an Asians entrenched-hierarchical medical model of care. The initial challenge was breaking down barriers in acceptancee of a collaborative stance. A clinical trial is now warranted to gather more evidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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