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Enregistrement W3013913063

Malignant brain tumor diagnosis in Manitoba: understanding patient and caregiver perspectives

2019· dissertation· en· W3013913063 sur OpenAlexaboutno aff
Margaret Stromecki

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychologyIntensive care medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: About 55,000 Canadians are living with a brain tumor today (1). Brain tumor diagnoses are preceded by the onset of headaches, nausea, vomiting, and/or seizures (2). Malignant brain tumors have a poor prognosis and are frequently associated with neurocognitive deficits. Within the first eight months after a new malignant brain tumor diagnosis, 15-20% of patients develop a depressive disorder (3,4). The capability of patients to cope and understand a brain tumor diagnosis is dependent on several factors, including their physical, cognitive and psychosocial health (5,6). In this study, we sought to determine which factors contribute to newly diagnosed malignant brain tumor patient and caregiver needs after diagnosis. Methods: We conducted semi-structured interviews with two newly diagnosed malignant brain tumor patients and their caregivers to qualitatively explore both the patient and caregivers’ perspective about the diagnosis before and after tumor resection at the Health Sciences Centre (HSC). The software program NVivo was used to help analyze and code central themes within the interviews. Results: Our findings resulted in 3 central themes: (1) Information preferences in newly diagnosed malignant brain tumor patients vs. caregivers, (2) Patients managing family, changing quality of life, and healthcare provider visits, and (3) Caregiver responsibility. Our results demonstrated that patients and caregivers differ in their care needs and wants during the diagnostic phase of a malignant brain tumor. Conclusions: These interviews show how complex patient and caregiver needs are how difficult they can be to address with a new brain tumor diagnosis. For both newly diagnosed malignant brain tumor patients and caregivers, quality of life changes dramatically. Screening models aimed at identifying patient and caregiver needs would be helpful to ensure better health-related quality of life (HR-QoL) in brain tumor patients and their caregivers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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