Patterns of Concerns Among Hematological Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in treatment for hematological cancers warrant greater attention on survivorship concerns. OBJECTIVE: The aims of this study were to describe survivorship concerns among hematological cancer survivors, identify subgroups of survivors with distinct classes of concerns, and examine sociodemographic and clinical differences across subgroups. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of data from 1160 hematological cancer survivors, who rated their degree of concern regarding 20 physical, emotional, and practical changes. Clusters of concerns were identified using latent class analysis. Associations between respondent characteristics and cluster membership were calculated using multinomial logistic regression. RESULTS: Survivors had a mean of 7.5 concerns (SD, 4.6; range, 0-19), the most frequent being fatigue/tiredness (85.4%); anxiety, stress, and worry about cancer returning (70.2%); and changes to concentration/memory (55.4%). Three distinct classes of concerns were identified: class 1 (low, 47.0%), characterized by low endorsement of most concerns, apart from fatigue; class 2 (moderate, 32.3%), characterized by high endorsement of a combination of concerns across domains; and class 3 (high, 20.7%), characterized by the highest number of concerns out of the 3 identified classes, including greater endorsement of concerns relating to sexual well-being. Class membership was differentiated by survivor age, sex, marital status, and diagnosis. CONCLUSIONS: Three distinct patterns of concerns were detected in a large sample of hematological cancer survivors. Patterns of concerns could be differentiated by survivor characteristics. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Our study highlights the concerns experienced by hematological cancer survivors and provides support for a tailored biopsychosocial approach to survivorship care in this context.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».