Psychosocial Distress and the Quality of Life of Cancer Patients in Rural Hospitals in Limpopo Province: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis and treatment of cancer are associated with substantial physical, psychological, and social morbidity for most patients. Distress can be seen as an unpleasant experience of an emotional, psychological, social, or spiritual nature that interferes with the ability to cope with cancer treatment. PURPOSE: The aim was to understand patients' experiences of distress in their context and to analyze and interpret the findings. METHOD: An explorative, descriptive qualitative study was conducted among cancer patients receiving treatment and care at rural hospitals in Limpopo. A face-to-face individual interview was conducted to determine the participants' cancer-related experiences and quality of life. Thematic analysis was conducted following Tesch's method, and the themes developed were subjected to a triangulation process to ensure the validity and rigor of the findings. FINDINGS: The participants revealed experiences of symptomatic distress resulting in biopsychosocial distress such as pain, fatigue, emotional distress related to prognosis and uncertainty about the future, psychosocial distress related to a lack or absence of support, financial instability, and poor self-esteem. CONCLUSIONS: Cancer patients face many challenges during their treatment journey. Participants were drained by anxiety and uncertainty of the cancer trajectory and required psychosocial support. The oncology team must provide supportive preventive measures for side effects management and culture-sensitive psychotherapy at an early stage to improve their quality of life.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».