Notice bibliographique
Résumé
255 Background: Cancer has become a significant public health problem in Africa but still most diagnoses are made late, Sitas et al (2006). The need for palliative care is significant due to the late contact with health care providers and the many symptoms they present with. No study has been undertaken to assess symptomatology for these patients in Africa. Objective: To study the prevalence of symptoms in patients with cancer in an African setting. Methods: Symptom studies from records of patients with cancer referred to the Palliative Care Services at the Aga Khan University Hospital, Nairobi in 6 months. Symptoms charted on Edmonton Symptom Assessment Scale. Results: 42 patients were referred to the service in this period. All the patients reported > 3 symptoms which cut across the physical, social, psychological and spiritual concerns. The most common symptoms were pain in the physical dimension (90%) as reported by the patient. Fatigue was reported by (93%).Family wellbeing was the main worry in psychological dimension (95%). 94 % reported social disconnect due to the diagnosis, job losses and huge cost of health care. 96% suffered from the existential question of why me and worry about the future. Conclusions: Cancer has become a major burden to patients, families, societies and nations in Africa. Patients suffering from this illness experience a myriad of symptoms which require holistic approach to care. Social wellbeing remains a major concern for patients with cancer in Africa.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».