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Enregistrement W4412549651 · doi:10.1017/s0714980825100196

Exploring Frailty in Older Adults with Cancer: Journey Mapping a Patient-reported Outcome Measure

2025· article· en· W4412549651 sur OpenAlexafffund
Jae‐Yung Kwon, Melissa Moynihan, Angela C. Wolff, Hilary Horlock, Lorraine Wilson, Caroline Mariano, Richard Sawatzky

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensBC Cancer AgencyCanadian Patient Safety InstituteTrinity Western UniversityCentre for Advancing Health OutcomesWestern UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Frailty Network
Mots-clésPatient-reported outcomeNarrativeDistressSocial isolationGerontologyEmotional distressPsychologyQualitative researchOlder peopleMedicineClinical psychologyQuality of life (healthcare)AnxietyPsychotherapistPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frailty in older adults with cancer is complex, evolving, and often overlooked in care. This qualitative study explored how frailty is experienced and reported using patient-reported outcome measures (PROMs) and visualized over time through journey maps. Eleven participants (65+) completed the Comprehensive Frailty Assessment Instrument (CFAI) and semi-structured interviews. Individual journey maps combined CFAI scores with personal narratives to track changes in physical, mental, and social aspects of frailty over time. While PROMs showed variability in frailty severity, narratives revealed discrepancies, such as low frailty scores despite significant treatment-related challenges. Fatigue, emotional distress, and isolation were common during treatment, with lasting impacts post-treatment. Findings suggest PROMs alone may not fully capture lived experience. Integrating narrative dialogue provides a more person-centred approach to frailty assessment and care planning.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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