Survivorship Care Plans for Breast Cancer Patients: Understanding the Quality of the Available Evidence
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The overall goal of the present study was to contribute to consistency in the provincial approach to survivorship care planning through knowledge synthesis and exchange. Our review focused on the research concerning the physical and emotional challenges of breast cancer (bca) patients and survivors and the effects of the interventions that have been used for lessening those challenges. METHODS: The psychosocial topics identified in bca survivorship care plans created by two different initiatives in our province provided the platform for our search criteria: quality of life (qol), sexual function, fatigue, and lifestyle behaviours. We conducted an umbrella review to retrieve the best possible evidence, and only reviews investigating the intended outcomes in bca survivors and having moderate-to-high methodologic quality scores were included. RESULTS: Of 486 reports retrieved, 51 reviews met the inclusion criteria and form part of the synthesis. Our results indicate that bca patients and survivors experience numerous physical and emotional challenges and that interventions such as physical activity, psychoeducation, yoga, and mindfulness-based stress reduction are beneficial in alleviating those challenges. CONCLUSIONS: Our study findings support the existing survivorship care plans in our province with respect to the physical and emotional challenges that bca survivors often face. However, the literature concerning cancer risks specific to bca survivors is scant. Although systematic reviews are considered to be the "gold standard" in knowledge synthesis, our findings suggest that much remains to be done in the area of synthesis research to better guide practice in cancer survivorship.
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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 | 0,129 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».