Impact of Treatments on the Family of Breast, Prostate, Colon and Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Many patients describe travel to cancer treatment as inconvenient and a practical hardship and it may be perceived or experienced as a barrier to treatment. We investigated which impact cancer treatments has on the family of the patients, especially for the most frequent cancer type prostate, breast, colon and lung cancer.The aim was to identify groups of patients with an increased burden for the family.Method: All patients coming in February 2012 for chemotherapy to one of the four centres of the hospital or to the unique private practice were asked to answer a survey. The questionnaire covered items as gender, date of birth, living place, kind of cancer, kind of treatment and questions covering different aspects of the travel: how the patient travelled to the centre, how long the travel lasted, which kind of support was necessary to travel and who provided this support, whether the accompanying person had to absent herself from her workplace, whether the patient lives alone or not and how many journeys to health care providers the patients had in the last month were included in the analysisResults: 298 patients answered to all required questions (73%). 186 came accompanied, a vast majority by a member of the family and one out of four of the accompanying person had to leave the workplace. Help at home is almost exclusively provided by family members. Patients have several journeys to health care providers per month.Conclusions: The type of cancer has an impact on the support needed and must added to the previously published factors as age, gender and distance. The journey to the cancer treatment is not the unique journey to health care providers the patients have and increase the burden for the patient and the family.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».