Quality of Life and Psychological Distress of Lung Cancer Patients Undergoing Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with lung cancer often experience multiple symptoms associated with both the disease itself and the treatment. The disease and therapy-related adverse effects may lead to poor quality of life (QoL) and increased psychological distress. The aim of this study was to investigate the QoL and psychological distress of patients with lung cancer. The relationship between these two aspects was also an area of focus. METHODS: This was a quantitative descriptive study. Data collection was done using a self-complementary tool. The data were collected between February and March 2020. The sample consisted of 135 patients with lung cancer who were undergoing chemotherapy in 1-day clinic in Athens (a sample of convenience). RESULTS: Regarding the QoL of our sample, we observed that the mean score of the physical health component of SF-12 was 38.17 ± 9.94 and of the mental health component was 45.63 ± 11.80. As regards the psychological distress of our sample, we observed that the mean score for depression was 4.55 ± 5.04, for anxiety was 3.84 ± 4.17 and for stress was 5.21 ± 5.01. CONCLUSION: As is clear from the results, lung cancer patients reported poor QoL and increased rates of psychological distress.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».