The impact of occupation-based problem-solving strategies training in women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: By identifying the occupations of women with breast cancer who have performance problems, to examine the impact of the application of occupation-based problem-solving strategies (OB-PSS) training on cancer-related fatigue, depression, and quality of life. METHODS: The study comprises 22 women outpatients in the clinic. Socio- demographic and Clinical Features Information Collection Form, Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Cancer Fatigue Scale (CFS), Beck Depression Inventory (BDI), The European Organization for Research and Treatment of Cancer Core Quality of Life Questionnaire C-30 and BR23 (EORTC QOL-C30 - EORT QOL-BR23) tests have been applied to survivors. OB-PSS training was conducted on a face-to-face basis once a week for 6 weeks. RESULTS: When activity distribution results in accordance with the performance areas are studied, women with breast cancer were seen to suffer problems mostly in their most productive areas (housework management). As a means of solving these performance problems, they developed adaptive strategies like including additional new steps to these activities. Statistically meaningful results have been obtained between measurements before and after the treatment process through all tests (p < 0.01). CONCLUSIONS: OB-PSS provides positive gains in women with breast cancer in terms of a reduction in the degree of cancer-related fatigue and depression, and a progress in performance and satisfaction levels particularly in activities where performance problems are experienced and an improvement in quality of life. OB-PSS training could be used as an appropriate rehabilitation approach for coping with problems in women' life with breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».