A Qualitative Study of Rehabilitation Professionals' Practices to Define the Presence of Arm Morbidity After Breast Cancer Surgery
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
Background: Rehabilitation professionals (RPs) play a major role in identifying, managing, and treating upper-body issues in individuals following breast cancer surgery. Varying definitions of postoperative arm morbidity in the literature have hampered development of standardized surveillance programs for people undergoing breast cancer surgery within clinical care. Our objective was to explore RPs' practices in defining the presence of arm morbidity after breast cancer surgery. Methods: This qualitative study used semistructured focus group interviews with 29 RPs from 5 health authorities in British Columbia, Canada. Transcripts were analyzed using content analysis. Results: Two categories captured RPs' overarching lack of consensus in defining the presence of postoperative arm morbidity: (1) Complex concerns, complex considerations ; and (2) Many ways of measuring arm morbidity . Varying perspectives exist as to which upper-body issues and functional criteria constitute arm morbidity, as well as which characteristics to consider in identifying who is at risk of developing arm morbidity. In tandem, there is currently no gold standard outcome measure or standardized assessment to identify arm morbidity. Conclusion: Because of the complex interaction between different breast cancer treatments and various environmental and personal factors, there is currently a lack of consensus among RPs about how to define and assess arm morbidity. Our findings demonstrate the presence of arm morbidity is challenging to characterize, given its multifaceted presentation, inconsistent approaches to risk stratification across clinical settings and geographical regions the RPs worked, and numerous ways of measuring arm morbidity.
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.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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