Supporting People and Their Caregivers Living with Advanced Cancer: From Individual Experience to a National Interdisciplinary Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To discuss the unmet needs of patients living with advanced cancer and their caregivers and to review strategies, including collaborating with community and non-profit organizations, to help improve the experience of living with, and beyond, advanced cancer. DATA SOURCES: Published articles, first person experience (SB), community organization input, and survey data (Canadian Cancer Society). CONCLUSION: People living with advanced cancer face significant challenges, including persistent physical symptoms and psychosocial concerns, difficulties with coordination of care, and possible lack of available resources and supports if the person is no longer being followed by cancer health care professionals. More research is required to better understand the needs of patients and their caregivers living with advanced cancer. Existing resources and supports may be inadequate for this population, and delineation of the unique needs of this population may lead to tailored care plans and, ultimately, an improved experience for patients and caregivers alike. IMPLICATIONS FOR NURSING PRACTICE: Oncology nurses are ideally suited to care for this population to help elucidate their unique unmet needs and collaborate with patients and other clinicians to develop interventions to address such unmet needs. Oncology nurses can liaise with community organizations to identify sources of support and resources for patients and their loved ones and advocate for improved care for patients affected by advanced cancer.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».