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Enregistrement W2340914121 · doi:10.11622/smedj.2016083

Quality of life of family caregivers of cancer patients in Singapore and globally

2016· article· en· W2340914121 sur OpenAlexaboutno aff
HA Lim, JY Tan, Joelle Y.H. Chua, RK Yoong, SE Lim, Ee Heok Kua, Rathi Mahendran

Notice bibliographique

RevueSingapore Medical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Quality (philosophy)Family medicineGerontologyCancerFamily caregiversNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Family caregivers of cancer patients often suffer from impaired quality of life (QOL) due to stress arising from the responsibility of caregiving. Most research on such QOL impairments was conducted in Western populations. Thus, this exploratory study sought to (a) examine the QOL levels of family caregivers of cancer patients in an Asian population in Singapore, in relation to caregivers from other countries within and outside of Asia; and (b) investigate the association between sociodemographic factors and QOL impairments in family caregivers in Singapore. METHODS: A total of 258 family caregivers of cancer patients who were receiving outpatient treatment completed the Caregiver Quality of Life Index-Cancer (CQOLC) and a sociodemographic survey. We compared the published CQOLC total scores from Turkey, Iran, Taiwan, South Korea, the United Kingdom, the United States and Canada with the Singapore dataset and examined the demographic relationships. RESULTS: Caregivers in Singapore and Asia had lower CQOLC total scores than their Western counterparts. Caregivers who were male, of Chinese ethnicity, had parental relationships with their care recipient, or cared for advanced-stage cancer patients were found to have impaired QOL. CONCLUSION: The findings of this study highlight possible areas in which support can be provided for family caregivers of cancer patients, and underscore the need to reconcile cultural diversity, values, societal expectations and demographic characteristics in Singapore.

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)0,001
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations111
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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