Correlates of Cancer-Related Fatigue among Colorectal Cancer Patients Undergoing Postoperative Adjuvant Therapy Based on the Theory of Unpleasant Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-related fatigue (CRF) is a common and burdensome symptom in cancer patients that is influenced by multiple factors. Identifying factors associated with CRF may help in developing tailored interventions for fatigue management. This study aimed to examine the correlates of CRF among colorectal cancer patients undergoing postoperative adjuvant therapy based on the theory of unpleasant symptoms. METHODS: A cross-sectional study was implemented, and finally, a sample of 363 participants from one tertiary general hospital and one tertiary cancer hospital was purposively recruited. Data were collected using the general information questionnaire, cancer fatigue scale, the distress disclosure index, Herth hope index, and perceived social support scale. Univariate analysis and multiple linear regression analysis were performed to determine the correlates of CRF. RESULTS: The mean score of CRF among colorectal cancer patients was 21.61 (SD = 6.16, 95% CI 20.98-22.25), and the fatigue degree rating was "moderate". The multiple linear regression model revealed that 49.1% of the variance in CRF was explained by hope, sleep disorder, internal family support, self-disclosure, pain, and time since operation. CONCLUSIONS: Our study identified several significant, modifiable factors (self-disclosure, hope, internal family support, pain, and sleep disorder) associated with CRF. Understanding these correlates and developing targeted psychosocial interventions may be associated with the improvement of CRF in patients with colorectal cancer.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».