Distinct Morning and Evening Fatigue Profiles in Patients With Gynecologic Cancers Receiving Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify distinct morning and evening fatigue profiles in patients with gynecologic cancers and evaluate for differences in demographic and clinical characteristics, common symptoms, and quality-of-life outcomes. SAMPLE & SETTING: Outpatients with gynecologic cancers (N = 233) were recruited before their second or third cycles of chemotherapy at four cancer centers in San Francisco Bay and New York. METHODS & VARIABLES: The Lee Fatigue Scale was completed six times over two cycles of chemotherapy in the morning and in the evening. Latent profile analysis was used to identify distinct morning and evening fatigue profiles. RESULTS: Four distinct morning and two distinct evening fatigue classes were identified. Common risk factors for morning and evening fatigue included younger age, higher body mass index, lower functional status, and higher comorbidity burden. Patients in the worst morning and evening fatigue classes reported higher levels of anxiety, depression, and sleep disturbance; lower levels of energy and cognitive function; and poorer quality of life. IMPLICATIONS FOR NURSING: Clinicians can use this information to identify higher-risk patients and develop individualized interventions for morning and evening fatigue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».