Unmet Supportive Care Needs in Cancer Survivors in Spain: A Multicentre Cross-Sectional Study on Prevalence and Sociodemographic and Disease-Related Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This multicentre study investigates unmet supportive care needs (SCNs) among cancer survivors in Spain and analyses sociodemographic and cancer-related risk factors. METHODS: A cross-sectional design was used with 1862 cancer survivors aged 18-92 years who had completed primary treatment with curative intent and were disease-free. Participants responded to the Cancer Survivors' Unmet Needs (CaSUN) questionnaire. Descriptive and multivariate analyses explored SCNs in the total sample and subgroups, as well as differences according to sociodemographic and cancer-related variables. RESULTS: At least 20% of participants reported 18 needs out of a total of 35 identified by the CaSUN questionnaire. One-third to half reported needs in the comprehensive care and information domain. Risk factors for reporting more needs included younger age; female sex; not having a partner; being on sick leave or unemployed; having a diagnosis of haematological, breast or gynaecological cancer; receiving systemic treatment (chemotherapy and/or hormone therapy); and being at an earlier stage of survival. CONCLUSIONS: The study highlights significant unmet care needs among cancer survivors in Spain and the urgency of improving management of the physical and psychosocial effects of cancer and its treatment. Special attention should be given to those at greatest risk through personalised and comprehensive care strategies integrated into survivorship programs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».