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Enregistrement W3015098074 · doi:10.5539/gjhs.v12n4p118

Self-Efficacy Training Improved The Quality of Life for Cancer Patients Undergoing Chemotherapy

2020· article· en· W3015098074 sur OpenAlexvenueno aff
Agustina Boru Gultom, Indrawati Indrawati

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePancasila Values in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)CancerChemotherapyTest (biology)Analysis of varianceRepeated measures designPsychological interventionSelf-efficacyInternal medicineOncologyPhysical therapyNursingPsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The survival of cancer patients is often short despite receiving therapy, but it really depends on various things including those that play an important role is the ability of patients to improve their life status in dealing with illnesses and therapy through increased self-efficacy because self-efficacy of cancer patients often experience reduction due to cancer and the therapy it undergoes. The pre–test and the first post -test and also the second post-test research design in the form of self-efficacy training of cancer patients undergoing chemotherapy used a quasi-experimental design without a control group. Data analysis used dependent t test and repeat ANOVA test. There were significant effects and differences in self-efficacy training on the quality of life of cancer patients undergoing chemotherapy with the p value dependent test was 0,000 and the repeat ANOVA test was p value 0,000. The uses of structured self-efficacy training be one of the considerations of nursing interventions to improve the quality of life of cancer patients undergoing chemotherapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0050,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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