Attendance rate and perceived relevance related to type, content, and delivery of current rehabilitation programmes after surgical resection for non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surgical resection is the preferred treatment for localised non-small cell lung cancer (NSCLC). Rehabilitation is central in the management of the associated impaired quality of life, high symptom burden, deconditioning, and social-existential vulnerability. Yet, optimal content and delivery of rehabilitation are not yet defined. Therefore, we aimed to investigate the current rehabilitation offers, attendance rate, and perceived relevance related to content or delivery. Moreover, we investigated the current symptom burden in the patients. Methods: We conducted an observational cohort study in patients who had undergone surgical resection for NSCLC 4-6 months earlier at Odense University Hospital, Denmark. We retrieved demographic data from patient registries, and interviewed patients via telephone concerning availability, uptake, and attendance rate of any rehabilitation offer in their local primary care setting; content and delivery; benefits of attending, experienced relevance and "symptom burden generally" (specially developed questions); and "symptom burden here and now" [Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS)]. Results: We approached 128 patients, reached 115, and interviewed the 100 (87%) patients who consented. In total, 88% (88/100) had received a rehabilitation offer, and 75% (66/88) had participated in programmes that either targeted NSCLC (23%) or were general cancer rehabilitation (33%), pulmonary rehabilitation (12%), online (1%), or other (33%). Disease-specific rehabilitation was significantly related to the highest attendance rate and perception of relevance. High attendance (≥75%) was, moreover, significantly related to the offer being delivered by a physiotherapist and having a focus on physical exercise. General symptoms were physically oriented [dyspnoea (65%), pain (47%), fatigue (78%)] and "mild" in ESAS scoring. No differences were observed in any baseline characteristics. Conclusions: Rehabilitation after surgical resection for localised NSCLC is delivered heterogeneously in Denmark. Disease-specific rehabilitation was positively related to attendance rate and to the perceived relevance of the offer.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».