Determining the unmet needs of patients with intracranial meningioma—a qualitative assessment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meningiomas are the most common primary benign brain neoplasms, but despite their commonality, the supportive needs of this patient population have been overlooked. The aim of this study is to identify unmet needs of meningioma patients, caregivers, and health care providers. METHODS: We adopted a patient-centered approach by using qualitative interviewing with patients diagnosed with a meningioma who have undergone treatment in the last 10 years since the date of their interview. Informal caregivers (family and/or friends) of the patient population and health care providers who are normally involved in the management and care of meningioma patients were also interviewed. Interview transcripts were subjected to thematic analysis. RESULTS: Of the 50 participants interviewed, there were 30 patients, 12 caregivers, and 8 health care professionals. Thematic analysis revealed 4 overarching themes: (1) access to targeted postoperative care, (2) financial struggles for patients and their families, (3) lack of information specific to meningiomas and postsurgical management, and (4) lack of psychosocial support. CONCLUSION: This study identified supportive needs specific to the meningioma patient population, which predominantly falls within the postoperative phase. The postoperative journey of this patient population could potentially extend to the rest of the patient's life, which necessitates resources and information directed to support postoperative recovery and management. The development of directly relevant supportive resources that support meningioma patients in their postoperative recovery is necessary to improve the health-related quality of life in this patient population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».