“We’re on a Merry-Go-Round”: Reflections of Patients and Carers after Completing Treatment for Sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Sarcoma is a rare cancer that has a significant impact on patients’ and carers’ quality of life. Despite this, there has been a paucity of research exploring the diverse experiences of patients and carers following sarcoma treatment. The aim of this study was to explore patients’ and carers’ reflections on life after treatment for sarcoma. A qualitative research design with a social constructionist epistemology was used. Participants included patients previously treated for sarcoma (n = 21) and family carers of patients treated for sarcoma (n = 16). Participants completed semi-structured interviews which were analysed using thematic analysis. Three primary themes were identified: “This journey is never going to be over”, “But what happens when I am better?”, and finding a silver lining. Participants represented sarcoma as having a long-term, and sometimes indefinite, threat on their life that they had limited control over. Conclusions: This study highlight the heterogeneous and ongoing needs of sarcoma survivors and their families. Patients and carers strove to translate their experiences in a meaningful way, such as by improving outcomes for other people affected by sarcoma. Parental carers in particular attempted to protect the patient from the ongoing stress of managing the disease.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».