Factors associated with self-care in adults with cancer receiving oral anticancer agents: A sex-stratified Bayesian analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aims to assess self-care (SC) levels in Italian cancer patients receiving Oral Anticancer Agents (OAAs) and to identify their predictors, stratified by sex. METHODS: This is a cross-sectional analysis involving 518 cancer patients treated with OAAs across five Italian oncology centres. Sociodemographic, clinical, and psychosocial data (e.g., self-care, self-efficacy, social support, depression, patient-centredness, mutuality) were collected using validated instruments. Bayesian t-tests and sex-specific regression models were performed. RESULTS: Among 518 cancer patients treated with OAAs, men had significantly higher SC management scores than women, while no significant sex differences were found in SC maintenance or monitoring. In men, self-efficacy, mutuality, and depressive state strongly predicted self-care domains. In women, self-efficacy and perception of centrality were key predictors. CONCLUSION: Self-efficacy plays a key role in promoting SC behaviour in cancer patients under OAA. However, relational and perceptual factors - such as centrality, mutuality and social support - play a complementary role, modulated by sex and stage of the SC process. Such evidence suggests the usefulness of personalized interventions that enhance the psycho-social dimension and sex differences in promoting SC.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».