Contributing Factors of Unmet Needs Among Young Adult Survivors of Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia with Comorbidities
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aimed to: (1) describe the domains and levels of unmet needs of young adult survivors of childhood acute lymphoblastic leukemia (cALL) with comorbidities, and (2) to explore the factors associated with higher levels of unmet needs. Unmet need was considered as supportive care needs not met. Methods: The most vulnerable cALL survivors from the PETALE study cohort completed the Short-Form Survivor Unmet Needs Survey, the Brief Pain Inventory and the 15D instrument of health-related quality of life. Demographic and clinical information, including comorbidities, were obtained from medical records or self-reporting. The participants' needs and contributing factors to their needs were evaluated using nonparametric tests. Results: Of the 72 participants, 9 (13%) reported moderate/high levels of overall unmet needs. “Worry about earning money” (56%) and “Dealing with feeling tired” (51%) were the most frequent unmet needs (all levels combined). The factors associated significantly with any domain of unmet needs were: having a comorbidity, reporting altered functional health status, high ALL risk status, pain, age (<26 years), and having previously received psychological support. Conclusion: A minority of young adult survivors of cALL with comorbidities interviewed reported moderate/high levels of unmet needs. However, financial concerns and emotional health and relationship are the two domains of greatest need. Survivors with altered health condition are most at risk of experiencing moderate/high levels of unmet needs. If confirmed in larger samples, interventions should target modifiable contributors of unmet needs such as physical health and comfort, fatigue, and emotional health.
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 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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».