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Enregistrement W3041060119 · doi:10.1093/noajnl/vdaa086

How to live with a meningioma: experiences, symptoms, and challenges reported by patients

2020· article· en· W3041060119 sur OpenAlexafffund
Farshad Nassiri, Suganth Suppiah, Justin Z. Wang, Jetan H. Badhiwala, Kyle Juraschka, Ying Meng, Romina Nejad, Karolyn Au, Nicole E. Willmarth, Michael D. Cusimano, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMeningioma and schwannoma management
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of AlbertaPrincess Margaret Cancer CentreToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBrain Tumour CharityCanadian Institutes of Health ResearchNeurosurgery Research and Education Foundation
Mots-clésMedicineMeningiomaQuality of life (healthcare)DiseaseInternal medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background We aimed to explore gaps in the care of meningioma patients that could improve quality of care by better understanding symptoms experienced by patients at various stages of treatment, and afterwards. Methods A novel 19-item self-administered questionnaire was provided for patients with meningiomas to complete by the American Brain Tumor Association (ABTA) over a 3-month period. Results A total of 1852 unique respondents were included. Nearly one-third of all respondents felt they received insufficient information about meningiomas at initial diagnosis (N = 607, 32.9%) and 28.8% (N = 530) believed they received insufficient information about treatment options. In fact, 34.5% of respondents received the majority of their information from the internet and nonhealthcare professionals. The most common concerns after initial diagnosis were risks associated with surgery and/or treatment (36.5%) followed by how the tumor would impact daily life (25%) and the risk of tumor recurrence (12.4%). Respondents indicated that a list of resources available for patients with meningiomas (N = 597, 32.3%) would have been most beneficial in regards to their disease experience after their initial diagnosis. Moreover, we found that a substantial proportion of patients continued to report symptoms long after treatment, with fatigue being the most common compared to before treatment (38.2% vs. 57.7%, χ2 = 128, P < .001). Conclusions Patients with meningiomas exhibit symptoms that continue well after treatment with fatigue and cognitive impairments as the most bothersome. Moreover, patients report key communication gaps that can be addressed to improve their disease experience and care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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