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Enregistrement W4380090323 · doi:10.3390/curroncol30060422

Young Adults’ Lived Experiences with Cancer-Related Cognitive Impairment: An Exploratory Qualitative Study

2023· article· en· W4380090323 sur OpenAlexaffvenue
Sitara Sharma, Jennifer Brunet

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortOttawa HospitalMontfort HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionYoung adultQualitative researchDistressMedicineExploratory researchThematic analysisPsychologyClinical psychologyCoping (psychology)GerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer-related cognitive impairment (CRCI; e.g., disrupted memory, executive functioning, and information processing) affects many young adults, causing significant distress, reducing quality of life (QoL), and thwarting their ability to engage in professional, recreational, and social experiences. The purpose of this exploratory qualitative study was to investigate young adults’ lived experiences with CRCI, and any strategies (including physical activity) they use to self-manage this burdensome side effect. Sixteen young adults (Mage = 30.8 ± 6.0 years; 87.5% female; Myears since diagnosis = 3.2 ± 3) who reported clinically meaningful CRCI whilst completing an online survey were interviewed virtually. Four themes comprising 13 sub-themes were identified through an inductive thematic analysis: (1) descriptions and interpretations of the CRCI phenomenon, (2) effects of CRCI on day-to-day and QoL, (3) cognitive–behavioural self-management strategies, and (4) recommendations for improving care. Findings suggest CRCI is detrimental to young adults’ QoL and must be addressed more systematically in practice. Results also illuminate the promise of PA in coping with CRCI, but research is needed to confirm this association, test how and why this may occur, and determine optimal PA prescriptions for young adults to self-manage their CRCI.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeQualitatif
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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