Is It Possible to Notice the Unmet Non-Medical Needs among Cancer Patients? Application of the Needs Evaluation Questionnaire in Men with Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the most common cause of cancer death worldwide. It is the most frequently diagnosed cancer in men. Lung cancer causes not only physical symptoms related to the disease itself and its treatment but also numerous mental, social and spiritual problems. The aim of the study was to assess non-medical needs among male lung cancer patients during oncological treatment. MATERIALS AND METHODS: The study was conducted on a group of 160 men (mean age 67 years) treated for lung cancer from June 2022 until November 2022 in 5 oncological centers in Poland. The Needs Evaluation Questionnaire (NEQ) was used. The NEQ explores five areas of patients' needs: informative, connected with assistance/care, relational, material and psycho-emotional support. RESULTS: All participants (except one) expressed some unmet non-medical needs (mean and median 11). Male lung cancer patients indicated informative needs most frequently. There were no significant differences between expressed unmet needs based on age, place of residence, professional activity or marital status. CONCLUSIONS: The NEQ seems to be a proper instrument to explore the non-medical needs of cancer patients. Adequate measures to address the unmet needs of lung cancer patients could contribute to an improved quality of life.
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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 | 0,001 | 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 ».