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Enregistrement W3109289476 · doi:10.1016/j.ctarc.2020.100244

Cancer-related fatigue in head and neck cancer survivors: Energy and functional impacts

2020· article· en· W3109289476 sur OpenAlexaff
Naomi Dolgoy, Patricia O'Krafka, Margaret L. McNeely

Notice bibliographique

RevueCancer Treatment and Research Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead and neck cancerThematic analysisCancerExploratory researchQuality of life (healthcare)Cancer survivorMedicineCancer-related fatigueExploratory analysisEnergy (signal processing)Clinical psychologyPsychologyPhysical therapyGerontologyInternal medicineQualitative researchNursingData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survivors with head and neck cancer (HNC) report cancer-related fatigue (CRF) as a devastating, prevalent health issue that limits activity engagement and adversely influences quality of life. OBJECTIVE: To explore HNC survivors' written responses and descriptors regarding CRF, and offer potential healthcare strategies based on findings. METHODOLOGY: In written format, similar to responses on intake forms in outpatient-clinics, 25 HNC survivors provided descriptions of their CRF experiences and their perspectives on its impact. An exploratory descriptive research design was utilized, drawing on social theory for content analysis and thematic development. RESULTS: Two main themes regarding CRF arose from the data: (1) CRF as a barrier to daily function; and (2) uncontrollable and unpredictable energy fluctuations. CONCLUSIONS: To enhance outcomes of CRF symptom management in HNC survivors, a healthcare approach that targets the functional implications of CRF, and utilizes energy cultivation strategies when communicating about the negative impacts of CRF (including limited function and fluctuating energy levels) may be beneficial for HNC survivors. Further research into the effects of CRF on function for HNC survivors is warranted.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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