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Enregistrement W2782678054 · doi:10.1007/s00520-017-4025-9

Humanistic burden of disease for patients with advanced melanoma in Canada

2018· article· en· W2782678054 sur OpenAlexaffabout
Winson Y. Cheung, Martha Bayliss, Michelle K. White, Angela Stroupe, Andrew Lovley, Bellinda L. King‐Kallimanis, Kathryn Lasch

Notice bibliographique

RevueSupportive Care in Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesMelanoma Research Alliance
Mots-clésMedicinePain medicineNursing researchDiseaseMelanomaIntensive care medicineFamily medicineInternal medicineNursingPsychiatryAnesthesiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Metastatic melanoma is a highly aggressive cancer, often striking in the prime of life. This study provides new information directly from advanced melanoma (stage III and IV) patients on how their disease impacts their health-related quality of life (HRQL). METHODS: Twenty-nine in-depth, qualitative interviews were conducted with adult patients with advanced melanoma in Canada. A semi-structured interview guide was used. Interviews were transcribed verbatim and key concepts were identified using a grounded theory analytic approach. RESULTS: Many patients' journeys began with the startling diagnosis of an invasive disease and a vastly shortened life expectancy. By the time they reached an advanced stage of melanoma, these patients' overall functioning and quality of life had been greatly diminished by this quickly progressing cancer. The impact was described in terms of physical pain and disability, emotional distress, diminished interactions with friends and family, and burden on caregivers. CONCLUSION: Our findings provide evidence of signs, symptoms, and functional impacts of advanced melanoma. Signs and symptoms reported (physical, mental, and social) confirm and expand on those reported in the existing clinical literature. Primary care physicians should be better trained to identify melanomas early. Oncology care teams can improve on their current approaches for helping patients navigate treatment options, with information about ancillary services to mitigate disease impacts on HRQL, such as mental health and social supports, as well as employment or financial support services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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