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Enregistrement W2340179734 · doi:10.5737/236880762615359

Unmet supportive care needs and desire for assistance in patients receiving radiation treatment: Implications for oncology nursing

2016· article· en· W2340179734 sur OpenAlexaffvenue
Margaret I. Fitch, John Maamoun

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorryMedicineDistressNeeds assessmentQuality of life (healthcare)Family medicineAnxietyNursingPsychiatryClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unmet supportive care needs can contribute to emotional distress and reduced quality of life for cancer patients. We undertook a supportive care needs assessment for patients undergoing radiation therapy to provide a basis for program planning. A self-report supportive care needs survey was completed by a convenience sample of 115 patients on days five, seven and 16 during their course of radiation. The most frequently identified physical unmet needs at all three times were fatigue (33%-49%), dry and itchy skin (24%-37%), and sleep difficulties (23%-30%). The number of patients citing these unmet needs increased significantly over the study time period. Within the emotional domain, worry (34.5%) was cited most frequently on day five. The number of individuals expressing worry did not decrease significantly by day 16. Across all domains and individual items, there was wide variation in the percentage of individuals who had an unmet need and also indicated they wanted help with that unmet need. This pattern remained consistent over time. This study emphasizes the need for a defined or intentional process to assess supportive care needs and patient desire for assistance or help with unmet needs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,438
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 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

Citations27
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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