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Enregistrement W2514178740 · doi:10.1016/j.bbmt.2015.11.558

Patient Self-Perceived Burden and Caregiver Burden in Recipients of Hematopoietic Stem Cell Transplantation: A Longitudinal Study Examining Gender Differences

2016· article· en· W2514178740 sur OpenAlexaffabout
Sara Beattie, Sophie Lebel, Laura E. Labelle, Danielle Petricone‐Westwood, Cheryl Harris, Keith G. Wilson, Gerald M. Devins, Lothar Huebsch, Jason Tay

Notice bibliographique

RevueBiology of Blood and Marrow Transplantation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOttawa HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of OttawaUniversity Health NetworkAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHematopoietic stem cell transplantationTransplantationStem cellHaematopoiesisLongitudinal studyOncologyCaregiver burdenHematopoietic cellGerontologyInternal medicineDiseasePathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, HSCT centres have shifted to performing outpatient HSCTs. Despite close medical supervision, this shifts the “burden of care” to the patient's caregiver. This places additional physical, emotional and social stresses on the caregiver which can lead to caregiver distress. Likewise, patients may feel less able to contribute, leading to guilt and concern for their caregiver's well-being, also known as self perceived burden (SPB). Moreover, patient SPB is associated with distress which has been negatively correlated with post-transplant outcomes.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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