Predictors of information needs among women with breast cancer receiving adjuvant therapy at Tikur Anbessa specialized hospital, Addis Ababa Ethiopia: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women undergoing adjuvant therapy for breast cancer have diverse information needs that remain unfulfilled. Extensive research has shown that access to relevant information about their condition can significantly enhance the quality of life for these women, making it an essential part of cancer care. However, various clinical and socioeconomic factors influence the information needs of these women. Hence, the primary aim of this study is to identify predictors of the information needs of women undergoing adjuvant therapy for breast cancer. In addition, this study will also describe the preferred sources of information and the optimal timing for its acquisition. METHODS: A facility-based cross-sectional study was undertaken at Tikur Anbessa Specialty Hospital, enlisting a cohort comprising 121 women undergoing adjuvant therapy for breast cancer. Trained interviewers administered an Amharic-translated Toronto information needs questionnaire specifically designed for breast cancer to assess the information needs of the study participants Statistical analysis was executed using the sophisticated software SPSS (version 25). Descriptive statistics were employed to summarize the variables of the study. A linear regression analyses was then carried out to identify notable predictors that significantly influenced the information needs of the women. RESULTS: The total mean score for overall information needs in the current study was 194.30 (± 28.01), with a range scale of 142-260 and a standardized mean score of 3.74 (± 0.54). The disease and treatment domains had the highest information needs, with standardized mean scores (standard deviation) of 4.00 (± 0.54) and 3.77 (± 0.59), respectively. 95% of the participants sought information from healthcare professionals, and 67.7% of the women needed the information before beginning the treatments. Predictors of information needs were following a single treatment option (β = 12.68; 95% CI (0.68, 24.68); P = 0.039) and joining higher education and above (β = 17.1; 95% CI (1.47, 34.14); P = 0.033). CONCLUSION: The women exhibited a substantial demand for information. Healthcare professionals need to consider the women's educational background and treatment status while delivering the needed information.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».