INTERNATIONAL COLUMN: Association of demographic, economic and clinical variables in daily activities and symptoms presented by patients in cancer treatment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association between demographic, economic and clinical variables, cancer symptoms, and daily life interference in patients receiving cancer treatment in Brazil. METHODS: In this cross-sectional study, 268 patients were assessed. A questionnaire was used to collect data on demographic, economic and clinical variables, and the M.D. Anderson Symptom Inventory was used to assess cancer symptoms. Data were analyzed using bivariate and multivariate descriptive statistics. FINDINGS: The following variables were associated with higher symptom scores: female sex (prevalence ratio [PR]=1.28; 95% confidence interval [95% CI] 1.06-1.53), illiteracy or ≤ 9 years of formal education (PR=1.40; 95% CI 1.08-1.82), clinical equipment or situations that requiring nursing care (PR=1.23; 95% CI 1.03-1.46), and family history of cancer (PR=1.23; 95% CI 1.04-1.45). Daily life interference was associated with female sex (PR=1.40; 95% CI 1.12-1.75), secondary tumour (PR=1.42; 95% CI 1.16-1.74) and radiotherapy (PR=1.24; 95% CI 1.01-1.51). CONCLUSION: Management of cancer patients requires multidisciplinary knowledge, taking into consideration all the subjective dimensions of the patients. Knowing the profile of patients most strongly affected by symptoms will help them face the limitations and consequences of the disease and its treatment.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,015 | 0,001 |
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 ».