The needs of gynecological cancer survivors at the end of primary treatment: A scoping review and proposed model to guide clinical discussions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Gynecological cancer (GC) survivors have unmet needs when they complete primary cancer treatment. Despite this, no known research has summarized these needs and survivors' suggestions to address them. We conducted a scoping review to fill these gaps and develop a model useful to guide clinical discussions and/or interventions. METHODS: English, full length, and accessible primary studies describing the needs of GC survivors were included. No restrictions on date nor country of publication were applied. Two reviewers screened and extracted data, which was verified by a third reviewer. RESULTS: Seventy-one studies met the inclusion criteria for data extraction. Results were thematically grouped into seven dimensions: physical needs, sexuality-related concerns, altered self-image, psychological wellbeing, social support needs, supporting the return to work, and healthcare challenges and preferences. After consulting with a stakeholder group (a GC survivor, clinicians, and researchers), the dimensions were summarized into a proposed model to guide clinical assessments and/or interventions. CONCLUSION: Results illuminate the diverse needs of GC survivors as they complete primary cancer treatment and their recommendations for care to meet these needs. PRACTICE IMPLICATIONS: The resulting model can be used to guide assessments, discussions and/or interventions to optimally prepare GC survivors for transition out of primary cancer treatment.
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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 | 0,071 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| 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 ».