Facteurs influençant la qualité de vie des proches aidants de patients kényans atteints de cancer
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Certaines caractéristiques, notamment l’âge, le niveau de scolarité, la situation économique et le lieu de résidence pendant la prestation des soins, influencent considérablement la qualité de vie (QDV) des proches aidants de patients atteints de cancer dans les pays à revenu élevé. Peu d’études ont été réalisées à cet égard dans les pays à revenu faible ou moyen. Objectif : Étudier les facteurs associés à la QDV chez les proches aidants de patients kényans atteints de cancer. Méthodologie : L’étude, de type corrélationnel, a été menée dans le plus grand hôpital d’enseignement et de recours du Kenya auprès de 164 proches aidants de patients cancéreux. L’échelle de qualité de vie – version familiale (Quality of Life – Family Version) a servi d’instrument de mesure. La collecte de données s’est faite à l’aide de questionnaires administrés en entrevue. Le test t de Student et le test du chi carré de Pearson ont permis de déterminer l’association entre les caractéristiques personnelles et sociales, les caractéristiques de la maladie, et la qualité de vie des proches aidants. Résultats : Le score moyen de QDV des proches aidants était de 55,8 % (ÉT±10,12 %), ce qui est plus faible que dans les autres pays. Conclusion : Il existe une association significative entre la qualité de vie (QDV) des proches aidants et le niveau de scolarité, la relation avec le patient, la capacité des proches aidants à accomplir leurs activités habituelles et leur connaissance des stades du cancer. Mots-clés : proche aidant, qualité de vie, cancer, Kenya
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».