An online educational and supportive care application for rectal cancer survivors with low anterior resection syndrome: A mixed methods pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Restorative proctectomy is commonly associated with significant bowel dysfunction, known as low anterior resection syndrome (LARS), which has a negative impact on patients' quality of life. We developed an online patient-centred application on LARS (eLARS) for rectal cancer survivors. The primary objective of this study was to assess the feasibility of eLARS for rectal cancer survivors with LARS following restorative proctectomy. The secondary objective was to explore participants' experiences with LARS and the eLARS application. METHODS: This was a mixed methods study, which included a feasibility and qualitative analysis. Participants were rectal cancer survivors who underwent restorative proctectomy for rectal cancer within 3 years, completed all adjuvant treatment, and suffered from bowel dysfunction postoperatively. Participants were given access to the application over a 2-month study period. Feasibility was defined as 75% of study participants using the application ≥4 times per month. Semi-structured interviews were conducted with participants after the study period and were analysed using thematic analysis. RESULTS: Our sample included eight rectal cancer survivors, five women and three men. The median age was 58.5 years (56.5-64.5). Most participants (75%) were >1-year post-restorative proctectomy. 75% of study participants used the application ≥4 times per month for 2 months. Our thematic analysis revealed that participants felt that they lacked access to credible information and emotional support around the time of ileostomy closure, and found that eLARS addressed these challenges. CONCLUSION: eLARS is a feasible educational and supportive care intervention for patients with LARS and has the potential to improve patients' quality of life.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle