Rehabilitation needs prior to adjuvant chemotherapy in a rural Swedish population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess well-being and unmet needs among participants, and examine differences between patients and their next of kin. SUBJECTS: Cancer patients pre-adjuvant chemotherapy (n = 231) in rural northern Sweden, and their next of kin (n = 204). METHODS: Well-being and unmet needs were assessed using the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), Functional Assessment of Cancer Therapy-General (FACT-G), Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Spiritual Well-Being Scale (FACIT-Sp-12), Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and Cancer Survivors' (Partners') Unmet Needs measure (CaSUN)/(CaSPUN). Descriptive methods summarized sociodemographic, cancer-specific, and psychosocial data. Non-parametric statistical tests examined the differences between patients and next of kin. RESULTS: The HADS indicated that one-quarter of patients and one-third of next of kin possibly/probably had anxiety, and one-seventh of participants possibly/probably had depression. One-third of participants experienced no/minimal impact of cancer on well-being. The CaSUN identified unmet needs in all domains, but mostly in information and psychosocial domains. At least 15% of patients/next of kin reported unmet needs in 12/26 items. For most items, next of kin reported unmet needs at a similar/higher frequency than patients (10-25%). CONCLUSION: These findings underscore the importance of assessing well-being and rehabilitative needs in patients and their next of kin before chemotherapy, to identify those who may benefit from early professional support.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».