Assessing Preparatory Grief in Advanced Cancer Patients as an Independent Predictor of Distress in an American Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Grief is a universal experience for patients living with a terminal illness, but it is not routinely measured. The Preparatory Grief in Advanced Cancer (PGAC) instrument has been used in Greece, but this is its first use in an American population with advanced cancer. OBJECTIVE: Our aim was to use the PGAC instrument in an American population of advanced cancer patients to explore demographic, clinical, and psychological factors that may predict higher preparatory grief. DESIGN: Subjects completed a single cross-sectional time point evaluation. SETTING/SUBJECTS: Fifty-three adult outpatients and inpatients with incurable solid malignancies from Chicago, IL. MEASUREMENTS: Demographic and clinical information, the PGAC instrument, the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), the distress thermometer (DT), the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), and a quality-of-life (QOL) 2-question scale. RESULTS: The mean PGAC score was 26.9 (range 0-70) and was only correlated with DT in multivariate analysis. CONCLUSIONS: Preparatory grief was a common experience, and one-fourth of our sample participants had significant grief. Distress was the only independent factor (including psychological, physical, clinical, or demographic factors) correlated with higher preparatory grief scores.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».