Nursing management of fatigue in cancer patients and suggestions for clinical practice: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is a complex and frequent symptom in cancer patients, influencing their quality of life, but it is still underestimated and undertreated in clinical practice. The aims of this study were to detect the presence of fatigue in cancer patients, describe how patients and nurses perceived it and how nurses managed fatigue. METHODS: This is a mixed methods study. Data were collected in two oncological wards using the Brief Fatigue Inventory (BFI), an ad hoc questionnaire, patient interviews, focus groups with nurses and the review of nursing records. Interviews and focus groups were analysed through thematic analysis. We used SPSS 22.0 for quantitative data and Nvivo 10 for qualitative data analysis. RESULTS: A total of 71 questionnaires were analysed (39 males, mean age 65.7 years). Fatigue was reported 5 times (7%) in nursing records, while in 17 cases (23.9%) problems associated to it were reported. Twelve patients were interviewed. Five themes were identified: feeling powerless and aggressive, my strategies or what helps me, feeling reassured by the presence of family members, feeling reassured by nurses' gestures, and being informed. Three themes were identified through the focus groups: objectivity and subjectivity in the assessment of fatigue, nurses' contribution to the multidisciplinary management of fatigue, and difficulty in evaluating outcomes. CONCLUSIONS: The approach to the management of fatigue was unstructured. Patients were satisfied with the care they received but needed more information and specific interventions. Useful aspects were identified that could be used to change health professionals' approach towards the management of fatigue.
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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 | 0,029 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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 ».