Bone fragility related to breast cancer treatment: The pivotal role of nurses in bone health program development, implementation, and testing
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer treatment can affect estrogen levels leading to significant bone loss, osteoporosis, and risks for fracture. Although bone care guidelines are published, bone health interventions are often not routinely offered to at-risk individuals. This paper reports on the process of developing and implementing a nurse-led bilingual Breast and Bone Health Program (BBHP) in-person and online at a cancer centre in Montreal, Quebec (www.breastandbonehealth.ca, www.santeseinsetos.ca). The BBHP offers tailored bone health interventions (e.g., risk screening, information, rehabilitation, exercise prescriptions, nutritional counselling, and support for a health-promoting lifestyle). Over a two-year period, women treated for breast cancer (N = 430) took part in the program. Forty percent of surveyed participants (n = 97) initally reported being unaware that some breast cancer treatment could significantly affect bone health. Following the initial informational session with the BBHP nurse, self-reported bone health knowledge significantly increased, with 96% reporting sufficient information to manage their bone health. The BBHP offers both online and in-person risk assessment and bone health promotion activities and tools to both health care professionals and women with breast cancer. Herein, we review the background, BBHP development and implementation as well as preliminary program evaluation.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».