A Concept Analysis of Oral Anticancer Agent Self-management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid development and adoption of oral anticancer agents (OAAs) for cancer management have shifted patients' roles from recipient to owner of their care delivery, assuming their responsibilities for self-managing their OAA treatments at home, while the concept of oral anticancer agent self-management (OAA-SM) has not been well clarified and defined. OBJECTIVE: This study was to clarify the concept of OAA-SM and identify major components, influential factors, and consequences of OAA-SM, as well as propose a representative conceptual model of OAA-SM. METHODS: A literature review was conducted concerning the concept and application of OAA-SM. The Walker and Avant method for concept analysis was utilized to guide the examination of OAA-SM. RESULTS: OAA-SM is a multifaceted and dynamic process that requires continuous adaptation by patients as multiple self-management challenges can emerge throughout OAA treatments. The defining attributes of OAA-SM include OAA adherence, adverse-effect self-management, patient-provider communication, and OAA safe storage, handling, and administration practices. Oral anticancer agent-SM is potentially influenced by a variety of patient-related, OAA-related, and healthcare system factors. Effective OAA-SM is associated with better patient and healthcare outcomes. CONCLUSIONS: The clarification of the concept of OAA-SM and the identification of attributes of OAA-SM and their interrelationships contribute to the body of knowledge in OAA-SM. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This concept analysis provides the foundation to increase healthcare providers' understanding of patients' needs for OAA-SM support and guides the development of patient-centered interventions to empower and engage patients and their families in effective OAA-SM, and improve patients' quality of life and care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».