MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2587326061 · doi:10.1200/jco.2016.34.3_suppl.120

Partner’s survivorship care needs: Multivariable analysis in head and neck cancer patients.

2016· article· en· W2587326061 sur OpenAlexaff
Meredith Giuliani, Maurene McQuestion, Lorna Sampson, Lisa W. Le, Jennifer M. Jones, Terry Cheng, John Waldron, Jolie Ringash

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurvivorship curveNeeds assessmentHead and neck cancerFamily medicineCancerCancer survivorGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,348 · 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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetFamily Support in IllnessTravaux en français237 207