Biopsychosocial Factors Associated with Supportive Care Needs in Canadian Adolescent and Young Adult Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Adolescents and young adults (AYAs) represent an overlooked population in cancer survivorship care. Identifying the needs of AYAs can guide the development of tailored programs for this population. We conducted a cross-sectional descriptive analysis to identify biopsychosocial factors associated with AYA post-treatment supportive care needs and unmet needs using data obtained from the Experiences of Cancer Patients in Transitions Study of the Canadian Partnership Against Cancer, in collaboration with cancer agencies in the 10 Canadian provinces. The analysis focused on data from n = 530 AYAs between the ages of 18 and 34 who had undergone treatment within the past 5 years. Respondents reported a median of two moderate to big (MTB) physical needs (out of 9) and one unmet physical need, two MTB emotional needs (out of 6) with two unmet MTB emotional needs, and one (out of 5) practical need reported and one unmet MTB practical need. We found some common associations across supportive care domains. Income (lower) and more complex treatment were associated with high needs and unmet needs across the three domains. Respondents with a family doctor who was “very involved” in their cancer care had a lower number of unmet physical and emotional needs. Identifying those at risk of supportive care needs and developing tailored pathways in which they are proactively connected with tailored and appropriate resources and programs may help to reduce the number of unmet needs and improve cancer survivors’ quality of life.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».