Partner’s survivorship care needs: Multivariable analysis in head and neck cancer patients.
Notice bibliographique
Résumé
120 Background: The purpose of this study was to determine the number and predictors of head and neck cancer (HNC) survivors’ partners unmet needs and how they correspond to the unmet needs of the survivor. Methods: This study accrued consenting partners from among 158 patients with HNC who had completed a onetime survey including demographic information and the Cancer Survivors’ Unmet Needs Measure (CaSUN) between January 2013 and May 2014. Patients’ caregivers were invited to complete the Cancer Survivors’ Partners Unmet Needs Survey (CaSPUN). The mean (± standard deviation) number and proportion of unmet needs on the CaSPUN was calculated. Multivariable analyses (MVA) were performed to determine factors associated with greater unmet needs using linear regression. Kappa co-efficient was calculated to examine the agreement between the unmet needs of patients and their partners on 22 corresponding items. Results: The CaSPUN survey was completed by 44 partners of head and neck cancer survivors. At least one unmet need was reported by 29 partners and 4 had a very high number of needs between 31 and 35. The most common unmet needs were “I need help to manage my concerns about the cancer coming back” (41%), “I need more accessible hospital parking” (34%), “ I need help to cope with others not acknowledging the impact of having a partner experience cancer has had on my own life” (30%), “ I need help dealing with changes that cancer has caused in my partner” (27%) and “I need to know all my partners doctors talk to each other to coordinate my partner’s care” (27%). Of the 5 most common items, 3 were in the Relationships domain. On MVA increasing number of unmet needs in patients was significantly associated with increased unmet needs in their partners (p < 0.01). Of the 22 paired items there was fair agreement in 12 items, moderate agreement in 8 items and good agreement in 2 items between patients and partners. Conclusions: A significant proportion of partners of cancer patients experience unmet needs which may differ from those of the patient themselves. Survivorship program should consider independent needs assessment and program development for partners.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».