Therapeutic Effects of Nurse Telephone Follow-up for Lung Cancer Patients in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with lung cancer can encounter many difficulties as they adjust to the side effects of chemotherapy treatments. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine the therapeutic effects of nurse telephone follow-up for lung cancer patients. METHODS: In this quasi-experimental study, the sample consisted of 60 patients with lung cancer assigned to an intervention group (n = 30) and a control group (n = 30). The control group participants were sequentially enrolled first and then the intervention group participants were enrolled. The data were collected using the Patient Information Form, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status, the Edmonton Symptom Assessment Scale, and the Functional Living Index-Cancer. The Nursing Care Guide was created by the nurse researchers' team and given to both the intervention and control groups. Telephone follow-up calls were conducted with intervention patients within the first week after their chemotherapy session. The Kolmogorov-Smirnov, Pearson χ, Fisher exact, Mann-Whitney U, and Friedman test and descriptive statistics were used to evaluate the data. RESULTS: Patients in the intervention group demonstrated significantly better adjustment to the symptoms secondary to chemotherapy and higher social functioning quality of life scores compared with reported scores in the control group. CONCLUSION: Nurse telephone follow-up can reduce chemotherapy-related symptoms for lung cancer patients and improve participants' social functioning. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Nurse telephone follow-up is an acceptable and feasible form of patient contact and is a convenient and efficient way to offer patients the support and continuity of care they need.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».