The Effect of Oncology Nurse Navigation on Mental Health in Patients with Cancer in Taiwan: A Randomized Controlled Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigated the prevalence of mental health problems among patients with cancer and whether oncology nurse navigation improved their mental health outcomes and medical experience. In this randomized controlled clinical trial, we recruited 128 outpatients with cancer via purposive sampling from a teaching hospital in northern Taiwan. Participants were randomly assigned to the navigation group (N = 61) or the usual care group (N = 67). Data were collected from January 2019 to July 2020 using questionnaires, including the self-reported Distress Thermometer, Hospital Anxiety and Depression Scale, Demoralization Scale, and Patient Assessment of Chronic Illness Care. Data were collected at baseline and after three and six months of the intervention. Descriptive and analytical statistical analyses were performed. The prevalence rates of anxiety, depression, distress, and demoralization were 17.9%, 15.7%, 29.7%, and 29.7%, respectively. After three months, the participants in the navigation group exhibited significantly reduced levels of anxiety, demoralization, and emotional distress (reduced by 92%, 75%, and 58%, respectively) and reported a better medical experience (odds ratio = 1.40) than those in the usual care group.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».