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Enregistrement W4415245896 · doi:10.1080/02688697.2025.2569414

From hope to loss and back again: loved ones’ experience with glioblastoma in the spatial heterogeneity challenge

2025· article· en· W4415245896 sur OpenAlexaff
Melissa Lannon, Shannon Hart, Amanda Martyniuk, Anita Acai, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Neurosurgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaMeaning (existential)MEDLINETumor heterogeneityCancerHealthcare systemHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Glioblastoma (GBM) is an aggressive primary brain tumour that carries a great deal of symptom burden, placing significant stress on caregivers. The purpose of this current study is to capture realities of bereaved loved ones of patients with GBM throughout the illness journey and to understand family beliefs and experiences regarding a post-mortem whole brain analysis study, the Spatial Heterogeneity Challenge (SHC). METHODS: This qualitative description study utilized semi-structured interviews with 16 bereaved loved ones of previous SHC donors. Data was analyzed using thematic analysis. RESULTS: Experiences were temporally categorized into phases of the illness journey (diagnosis, standard therapy, 'honeymoon period', clinical trials, end of life, and donation). Within these categories, participants reported inadequate support in caring for their loved one and accessing clinical trials. Regarding the SHC, participants felt proud of the patient's participation, and reported alleviated stress and meaning provided to an otherwise devastating loss. CONCLUSIONS: The illness journey of patients with GBM and their families is unique from other cancers and requires additional support from our healthcare system with a streamlined approach to care. Providing the opportunity to participate in studies like the SHC after death allows families to gain meaning from this devastating experience.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,011
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,282 · 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'admission1
Résumé présentoui

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