Do All Patients Benefit From the Soothing Properties of a Conversational Nursing Intervention to Reduce Symptom Burden During Outpatient Chemotherapy?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Soothing conversation (SC) is particularly promising for symptom management during outpatient chemotherapy. However, we know little about the profile of patients who are most likely to benefit from this intervention. OBJECTIVE: To gain a better understanding of the profile of patients most likely to benefit from SC to reduce symptom burden during outpatient chemotherapy. METHODS: We performed a multimethod secondary analysis of 2 data sets: the first gathered during a quantitative pilot trial investigating the impact of SC on patients' symptom fluctuations during chemotherapy perfusion (n = 24); the second derived from qualitative interviews about nurses' experiences with SC in this context (n = 6). RESULTS: Secondary quantitative analysis suggests that symptom control with SC is more effective in older patients, reporting lower education, widowed status, work incapacity, advanced cancer, and undergoing chemotherapy perfusion for less than 1 hour. According to nurses' interviews, SC could best benefit patients (1) prone to anxiety and fear, (2) with unalleviated pain, (3) who are unaccompanied during treatment, and contrary to what was shown with quantitative data, (4) undergoing longer perfusion duration. CONCLUSION: Although this study provides valuable insights, much work remains to be done to fully understand the factors that predispose patients to respond positively to SC during outpatient chemotherapy. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study extends previous research on the effectiveness of SC for symptom management during outpatient chemotherapy by comparing nurses' experience with the intervention to patients' results. Results could be used to inform the assignment and delivery of supportive communication-based interventions during chemotherapy protocols.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».