Exploring the nausea experience among female patients with breast cancer; A pilot interview study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Nausea is a difficult symptom to report and measure in clinical trials. We conducted a pilot interview study to improve our understanding of the nausea experience. MATERIALS AND METHODS: Female patients with breast cancer that had experienced nausea during radiation therapy and/or chemotherapy underwent semi-structured interviews that focused on patient-defined and standard definitions, preferences for nausea grading scales, and nausea sub-features: intensity, location, timing/duration, character, associated symptoms, precipitating/alleviating factors, impact on quality of life. RESULTS: 10 patients were interviewed. Patients defined nausea more variably than vomiting and retching/dry heaving. An ordinal grading scale with a 0-10 intensity range was preferred over visual-analogue and qualitative scales. Patients had experienced different intensities of nausea and deemed reporting their worst, average and least intensities feasible. High-intensity episodes were deemed more problematic than low-intensity episodes regardless of their duration. The duration and character of nausea were difficult to describe. A range of associated symptoms, precipitating and alleviating factors were documented. Nausea had a detrimental impact on quality of life. CONCLUSIONS: Nausea has a range of subjective and objective features. Our pilot study provided valuable information that will inform the design of a planned larger survey study. Creating an operational clinical trial definition for nausea appears feasible.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».