Quality of life among female cancer survivors in Africa: An integrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
Quality of life (QOL) has been studied extensively among cancer populations in high income countries where cancer care resources are available to many. Little is known concerning the QOL of cancer groups residing in Africa where resources can be scarce. The integrative review of the literature explored and critically examined studies that had addressed QOL in female cancer survivors in Africa. The extent to which QOL studies incorporated a cultural perspective was also examined. Research studies published between 2005 and 2015 were retrieved from five databases: CINAHL, MEDLINE, SCOPUS, ProQuest dissertations and Theses full text, and GlobalHealth. Primary qualitative or quantitative studies regardless of sample size or setting were included. A total of 300 studies were identified and 28 full text studies were retrieved and assessed for eligibility. Eight studies met inclusion criteria. Factors that affected the QOL were socio-demographic especially age, education, employment, income and residence; illness-related factors such as having advanced cancer and multiple symptoms; treatment-related factors associated with surgery and radiotherapy; psychosocial factors such as support and anxiety; and cultural factors including fatalism and bewitching. Practice implications entail increasing awareness among nurses and allied healthcare providers of the potential effects on QOL of a cancer diagnosis and treatment of female cancers such as pain, fatigue, sexual dysfunction, hormonal and body image changes, anxiety, depression and cultural practices. Failure to identify and deal with these may result in poor treatment adherence, low self-esteem, and ultimately poor QOL.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».