Chemotherapy-induced nausea and vomiting: exploring patients’ subjective experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to explore the subjective experience of nausea and vomiting during chemotherapy treatment among breast cancer patients and the impacts on their daily lives. METHODS: A qualitative descriptive study was conducted in breast cancer patients who received chemotherapy and had experienced nausea and/or vomiting. Semi-structured interviews were conducted and analyzed using content analysis based on Giorgi's method. RESULTS: Of 15 patients who participated, 13 were included in the final analysis (median age =46 years, interquartile range [IQR] =6.0; all were Malays). Vomiting was readily expressed as the "act of throwing up", but nausea was a symptom that was difficult to describe. Further exploration found great individual variation in patterns, intensity, and impact of these chemotherapy-induced nausea and vomiting (CINV) symptoms. While not all patients expressed CINV as bothersome, most patients described the symptom as quite distressing. CINV was reported to affect many aspects of patients' lives particularly eating, physical, emotional, and social functioning, but the degree of impacts was unique to each patient. One of the important themes that emerged was the increase in worship practices and "faith in God" among Malay Muslim patients when dealing with these adverse effects. CONCLUSION: CINV continues to be a problem that adversely affects the daily lives of patients, hence requiring better understandings from the health care professionals on patients' needs and concerns when experiencing this symptom.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».