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Enregistrement W3092877400 · doi:10.1188/20.onf.e199-e210

Nurse-Led Telephonic Symptom Support for Patients Receiving Chemotherapy

2020· article· en· W3092877400 sur OpenAlexaff
Andra Davis, Janice Bell, Sarah C. Reed, Katherine Kim, Dawn Stacey, Jill G. Joseph

Notice bibliographique

RevueOncology nursing forum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComorbidityLung cancerProstate cancerBreast cancerCancerInternal medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PROBLEM STATEMENT: The use of evidence-informed symptom guides has not been widely adopted in telephonic support. DESIGN: This is a descriptive study of nurse-led support using evidence-based symptom guides during telephone outreach. DATA SOURCES: Documentation quantified telephone encounters by frequency, length, and type of patient-reported symptoms. Nurse interviews examined perceptions of their role and the use of symptom guides. ANALYSIS: Quantitative data were summarized using univariate descriptive statistics, and interviews were analyzed using directed descriptive content analysis. FINDINGS: Symptom guides were viewed as trusted evidence-based resources, suitable to address common treatment-related symptoms. A threshold effect was a reported barrier of the guides, such that the benefit diminished over time for managing recurring symptoms. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Telephone outreach using evidence-based symptom guides can contribute to early symptom identification while engaging patients in decision making. Understanding nurse activities aids in developing an economical and high-quality model for symptom support, as well as in encouraging nurses to practice at the highest level of preparation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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