Identification of features of fear of progression in people with advanced cancer and systemic treatment: an international modified Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The growing group of people with advanced cancer and systemic treatment faces psychosocial challenges, including fear of progression (FoP). This study aimed to identify features that characterize FoP in people with advanced cancer and systemic treatment. Methods: An exhaustive list of possible FoP characteristics was generated based on literature, patient-reported outcome measures on FCR and FoP, interview data, and clinical expertise. Members of the International Psycho-Oncology Society (IPOS) Special Interest Group FORwards with expertise in FoP in people with advanced cancer and systemic treatment were invited to score features in a 2-round modified Delphi study. Features were scored on a 5-point Likert scale indicating their importance as a feature of FoP and reached consensus to be included or excluded if more than two-thirds applied the same score. A list of agreed features of FoP was generated. Results: A total of 21 participants completed both Delphi rounds, including psychologists, researchers, nurses, and one psychiatrist. Of the 55 rated features, 31 features reached consensus to be features of FoP in advanced cancer, including items on fear, uncertainty, worry, loss, hopelessness, and interference with daily life. Conclusions: Reaching expert consensus is a critical first step in identifying features of FoP in people with advanced cancer and systemic treatment, highlighting uncertainty and fear of death as unique challenges. Identifying features of FoP in advanced cancer is essential to guide future psycho-oncological research and clinical practice to improve psychosocial guidance with FoP for the growing group of people with advanced cancer and systemic treatment.
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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 | 0,061 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».