Supportive care interventions and quality of life in advanced disease prostate cancer survivors: An integrative review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supportive care interventions can improve quality of life and health outcomes of advanced prostate cancer survivors. Despite the high prevalence of unmet needs, supportive care for this population is sparse. METHODS: The databases PubMed, SCOPUS, CINAHL, and ProQuest were searched for relevant articles. Data were extracted, organized by thematic matrix, and categorized according to the seven domains of the Supportive Care Framework for Cancer Care. RESULTS: The search yielded 1678 articles, of which 18 were included in the review and critically appraised. Most studies were cross-sectional with small, non-diverse samples. Supportive care interventions reported for advanced prostate cancer survivors are limited with some positive trends. Most outcomes were symptom-focused and patient self-reported (e.g., anxiety, pain, self-efficacy) evaluated by questionnaires or interview. Interventions delivered in group format reported improvements in more outcomes. CONCLUSIONS: Additional supportive care intervention are needed for men with advanced prostate cancer. Because of their crucial position in caring for cancer patients, nurse scientists and clinicians must partner to research and develop patient-centered, culturally relevant supportive care interventions that improve this population's quality of life and health outcomes. Efforts must concentrate on sampling, domains of needs, theoretical framework, guidelines, and measurement instruments.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».