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Enregistrement W2914015594 · doi:10.1007/s00520-019-4649-z

Assessment of quality of life, information, and supportive care needs in patients with muscle and non-muscle invasive bladder cancer across the illness trajectory

2019· article· en· W2914015594 sur OpenAlexaffabout
Jiil Chung, Girish S. Kulkarni, Robin Morash, Andrew Matthew, Janet Papadakos, Rodney H. Breau, David Guttman, Jacqueline L. Bender, Jennifer M. Jones

Notice bibliographique

RevueSupportive Care in Cancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of OttawaPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBladder cancerQuality of life (healthcare)DiseaseCancerPhysical therapyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To date, little research has examined the quality of life and cancer-associated needs of bladder cancer patients. The objective of the current study was to assess the quality of life (QoL), informational needs, and supportive care needs (SCN) in a large sample of muscle invasive (MIBC) and non-muscle invasive (NMIBC) bladder cancer survivors across the treatment trajectory (newly diagnosed and undergoing treatment, post-treatment follow-up, and treatment for advanced/recurrent disease). METHODS: Questionnaires were distributed to a convenience sample of patients registered with Bladder Cancer Canada, the Princess Margaret Cancer Centre, or The Ottawa Hospital. Eligibility criteria included being > 18 years of age, English-speaking, and diagnosed with bladder cancer. The questionnaire included an adapted tool to measure informational needs, and validated measures for QoL (Bladder Utility Symptom Scale, BUSS) and SCN (Cancer Survivors' Unmet Needs Measure, CaSUN). QoL scores and unmet needs were calculated and compared between disease groups and cancer trajectory groups. RESULTS AND LIMITATIONS: Of the 1126 surveys distributed, 586 were completed (response = 52%). Mean age was 67.3 ± 10.2 years, and 401 participants (68.7%) were male. The mean QoL score (BUSS) for the sample was 78.1 ± 17.9 (median 81.7). Respondents with MIBC had significantly lower QoL scores compared to NMIBC. Further, scores differed across the cancer phase groups with the follow-up surveillance group having significantly higher QoL scores compared to the newly diagnosed and advance/recurrent disease groups. The ten most highly ranked informational needs were from the medical, physical, and practical domains. Eighty-eight percent (95% CI 85-91%) of respondents reported at least one SCN, with a median of 12. Over half of the participants (54%, 95% CI 49-59%) had at least one unmet need and 15% had ≥ 10 unmet needs. Newly diagnosed participants had the highest number of unmet needs. CONCLUSION: We found that the number of unmet supportive care needs and quality of life differed across cancer trajectory and disease groups. Future efforts should focus on the development and evaluation of tailored resources and programs to address the needs of people diagnosed and treated for BC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations51
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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