AN ANALYSIS OF THE EFFECTIVENESS OF CURRENT PROVISION OF FATIGUE MANAGEMENT STRATEGIES WITHIN A NEURO-ONCOLOGY MDT CLINIC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract AIMS Cancer-related fatigue (CRF) is known to have a distressing impact on a patient’s function and quality of life, with as many as 9 out of 10 people with cancer (90%) experiencing CRF (Macmillan 2021). Management of CFR for patients with a Glioblastoma diagnosis is additionally complex given associated neurological affect. Physiotherapy and Occupational Therapy (PT & OT) have an important role addressing CRF through interventions such as, graded exercise programmes, fatigue education, self-management strategies, cognitive rehab and sleep hygiene advice. Intervention varies depending on when the patient is being referred or logistics of the clinic setting. METHOD A 12-month review of the OT & PT caseload (January 2022 – December 2022) is under evaluation to establish the number of patients reporting CRF at initial assessment or at follow up review. Clinic notes of patients reporting CRF have been reviewed to determine the oncological treatment time point that CRF was identified – pre, mid or post treatment. Data collection also includes patient and clinical characteristics, and the rehabilitation intervention type offered correlated to treatment phase. RESULTS 49 datasets are under evaluation, with the key aims to explore 1) the prevalence of CRF in patients referred to the Cancer Specialist OT and PT team, 2) correlation of reporting’s of CRF with treatment phase 3) the Rehabilitation Treatment Taxonomy deployed in the management of CRF. CONCLUSIONS Our evaluation will explore patients CRF needs and how they may change through the treatment pathway, leading to future recommendations for service quality improvement and implementation change.
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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 | 0,006 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».