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Enregistrement W4403944097 · doi:10.3390/healthcare12212167

Screening for Psychosocial Distress: A Brief Review with Implications for Oncology Nursing

2024· review· en· W4403944097 sur OpenAlexaff
Margaret I. Fitch, Irene Nicoll, Stephanie Burlein‐Hall

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCARE CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialDistressOncology nursingMedicineNursingPsychologyOncologyFamily medicinePsychiatryClinical psychologyNurse education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Psychosocial care is an integral component of caring for individuals living with cancer. The identification of psychosocial distress has been acknowledged as a hallmark of quality cancer care, and screening for distress standards has been established in several countries. The purpose of this brief review is to highlight recent developments in screening for distress in oncology populations; to provide insight into significant trends in research and implementation; and to explore implications for oncology nursing practice. METHODS: This paper reports a brief review of the literature from March 2021 to July 2024 on the topic of screening for distress in oncology. The literature was accessed through PubMed and reviewed by two authors. Trends in the topics presented were identified independently and then discussed to achieve consensus. RESULTS: The search within the designated period produced 47 publications by authors in North America, Australasia, and Europe. Topic trends included the design and adaptation of tools for special populations, the use of technology, descriptions of programs, identification of benefits, challenges, and overcoming barriers to screening for distress. CONCLUSIONS: Screening for distress is endorsed as part of the provision of quality oncology care. Nurses have an important role in screening individuals at risk for developing psychosocial problems and acting to reduce the associated morbidity. By continuing to be informed and educated about the emerging developments in screening for distress, nurses can understand and overcome barriers to implementation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,653
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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