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Enregistrement W4313437508 · doi:10.33590/emjreprohealth/10311688

Children After Cancer? Meeting Male Patients’ Fertility Needs During Cancer Care

2018· article· en· W4313437508 sur OpenAlexaff
Marı́a Belén Herrero, Peter Chan

Notice bibliographique

RevueEMJ Reproductive Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilitySurvivorship curvePsychosocialQuality of life (healthcare)Fertility preservationVulnerability (computing)CancerCancer survivorMedicineGerontologyDepression (economics)Cancer survivorshipPsychologyFamily medicinePsychiatryNursingEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prospect of cancer survivorship has changed significantly in the past decades. Cancer patients are now living longer and healthcare professionals are increasingly aware of the concerns of survivors with regard to quality of life. It is well known that psychological and social problems are created or exacerbated by cancer. At any stage of cancer survivorship, individuals may experience depression, a high sense of vulnerability, fear for the future, and other types of worries, such as changes in sexual function and reproductive ability. For many survivors, the ability to conceive and deliver a healthy baby is of paramount importance. However, in many circumstances, and for a variety of complex reasons, the importance of fertility is under-addressed and sometimes disregarded by the healthcare team. This article describes the significance of addressing fertility as a psychosocial need in male cancer patients, followed by a discussion on cancer patients’ and family members’ perceptions about the importance of fertility preservation. The authors also present practical strategies to improve the quality of services for cancer patients to address their fertility needs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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