Living with low muscle mass and its impact throughout curative treatment for lung cancer: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To 1) explore the experience of patients with lung cancer with low muscle mass or muscle loss during treatment and the ability to cope with treatment, complete self-care, and 2) their receptiveness and preferences for nutrition and exercise interventions to halt or treat low muscle mass/muscle loss. METHODS: This was a qualitative study using individual semi-structured interviews conducted using purposive sampling in adults with a diagnosis of non-small cell lung cancer (NSCLC) or small-cell lung cancer (SCLC), treated with curative intent chemo-radiotherapy or radiotherapy. Patients who presented with computed tomography-assessed low muscle mass at treatment commencement or experienced loss of muscle mass throughout treatment were included. Data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Eighteen adults (mean age 73 ± SD years, 61% male) with NSCLC (76%) treated with chemo-radiotherapy (76%) were included. Three themes were identified: 1) the effect of cancer and its treatment; 2) engaging in self-management; and 3) impact and influence of extrinsic factors. Although experiences varied, substantial impact on day-to-day functioning, eating, and ability to be physically active was reported. Patients were aware of the overall importance of nutrition and exercise and engaged in self-initiated or health professional supported self-management strategies. Early provision of nutrition and exercise advice, guidance from health professionals, and support from family and friends were valued, albeit with a need for consideration of individual circumstances. CONCLUSION: Adults with NSCLC with or experiencing muscle loss described a diverse range of experiences regarding treatment. The types of support required were highly individual, highlighting the crucial role of personalised assessment of needs and subsequent intervention.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».