Evaluating an educational intervention to alleviate distress among men with newly-diagnosed prostate cancer and their partners.
Notice bibliographique
Résumé
194 Background: Diagnoses of cancer distress both patients and their partners. Providing accurate information about diagnosis and treatment options promotes active and informed decision-making and can decrease distress and anxiety. We sought to determine whether an education session alleviated distress for both prostate cancer (PC) patients and their partners, and whether their partner’s attendance at the session, as well as specific disease, treatment, and socio-demographic characteristics affect changes in distress levels. Methods: The session consists of a 90-minute didactic presentation, followed by an 8- to 10-minute private session with a urologist and radiation oncologist. We assessed distress using the Distress Thermometer (DT) and compared pre- and post-session distress, and change in distress between patients and partners using matched and unmatched t-tests. We also assessed before-the-session anxiety using the Generalized Anxiety Disorder measure (GAD), and decisional certainty using the Decisional Conflict Scale. Results: 71 patients and 48 partners participated in the study. Attending the session led to a significant reduction in median DT score for both patients (4.0 to 3.0, p = 0.0009) and partners (5.0 vs. 4.0, p = 0.0176). Partners reported higher distress both before and after the session compared to patients (4.9 vs. 3.8, p = 0.025 pre-session and 4.2 vs. 3.1, p = 0.032 post-session). The presence of a partner at the session did not appear to affect patients’ pre- or post-session distress nor the success of the session at alleviating distress. Sociodemographic and clinical characteristics had little effect on distress levels. Conclusions: Our study demonstrates that an interdisciplinary education session is equally effective at alleviating distress for both PC patients and their partners. These results can be used to guide the development of supportive care programs more broadly in terms of their ability to address the physiological and psychological needs of PC patients and their families.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».