MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914937580 · doi:10.5430/jst.v9n1p33

Assessment of the impact of breast cancer on women in Gombe State, Northeastern Nigeria

2019· article· en· W2914937580 sur OpenAlexvenueno aff
Jonah H. Japhet, Dathini Hamina, Doka J. S. Pauline, Kever Robert Teryila, Habu Haruna, Uba M. Njida, Emma Yagana, Langa Mshelia

Notice bibliographique

RevueJournal of Solid Tumors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingBreast cancerSpouseThematic analysisQualitative researchMedicineGovernment (linguistics)CancerPsychologyFamily medicineEnvironmental healthPolitical sciencePopulationSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The aim of the study is to assess the physical, financial, emotional and social impact of breast cancer on women in North east Nigeria.Methods: A qualitative transcendental phenomenological study design was adopted, using face-to face unstructured interview to collect data from 22 respondents who were recruited via purposive non-probability sampling technique. The interviews were recorded, transcribed verbatim and further analyzed using thematic analysis method into themes and sub-themes.Results: The result revealed excruciating pains that does not abate completely as the main physical impact, expensive cost of treatment as the major financial impact and crying as the major emotional impact of breast cancer on women. However, been diagnosed with breast cancer had no any consequences on participants’ relationship with spouse or family members.Conclusion: Breast cancer causes pain, makes women to cry and the treatment is very expensive but it does not cause relationship problems. There is therefore the need for Government and Non-governmental policies to be geared towards supporting women with breast cancer to overcome these challenges.

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)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Solid TumorsMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207