Understanding the Symptoms and Concerns of Adolescents and Young Adults with Cancer in Alberta: A Comparative Cohort Study Using Patient-Reported Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Adolescents and young adults (AYAs) with cancer are in a unique situation due to their age and developmental stage in life and may have different symptoms and concerns than older patients. Patient-Reported Outcomes (PROs) questionnaires, routinely used in Alberta, can help identify the distinct needs of AYAs. We aimed to compare PROs data for AYAs and older adults (OAs) to better understand how the concerns of AYAs differ, which is key to providing individualized care and creating targeted programming and system-level change. Methods: Retrospective data were collected for two patient cohorts who completed at least one PROs questionnaire between October 1, 2019 and April 1, 2020. The AYA cohort was aged 18–39, and the OA cohort was aged 40 and older. Symptoms were compared using mean scores and multiple linear regression, and concerns were compared using counts and multivariate negative binomial regression. Results: AYAs had significantly higher mean scores on depression and anxiety, compared to OAs, and lower mean scores for most physical symptoms. They indicated significantly more concerns in the Emotional and Social/Family/Spiritual domains, and were over three times more likely to indicate Work/School as a concern. Conclusion: AYAs with cancer have distinct concerns that should be addressed to ensure comprehensive, quality cancer care for this population. PROs data are useful in identifying needs and facilitating evidence-based, data-driven change at all levels of the health care system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».