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Enregistrement W4416975909 · doi:10.3389/fonc.2025.1685591

Effects of evidence-based nursing under a quantitative assessment strategy on cancer-related fatigue, self-management ability, and quality of life in lung cancer patients undergoing chemotherapy

2025· article· en· W4416975909 sur OpenAlexaboutno aff
Liwei Zhang, Yongqian Zhang, Xin Su, Juan Zhang, Li He, Changwen Bo, Feifei Wang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative assessmentChemotherapyLung cancerQuality of life (healthcare)CancerLungQuality assessmentNursing assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To investigate the effects of evidence-based nursing under a quantitative assessment strategy (EB-NQAS) on cancer-related fatigue (CRF), self-management ability, quality of life (QoL), and adverse events in lung cancer patients undergoing chemotherapy. Methods: A single-center, prospective, randomized controlled trial (RCT) was conducted, enrolling 150 lung cancer patients undergoing chemotherapy between January 2024 and January 2025. Participants were randomized into the intervention group (n=75) and control group (n=75) using a random number table. The intervention group received EB-NQAS, which featured personalized care plans based on symptom quantification via the Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS), while the control group received routine nursing care. Outcomes were assessed at baseline and 3 months. CRF was assessed using the Piper Fatigue Scale (PFS), self-management ability via the Adult Health Self-Management Scale (AHSMSRS), and QoL via the European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Core Questionnaire (EORTC-QLQ-C30). Adverse events were recorded. Data were analyzed using linear mixed-effects models and chi-square tests. Results: Analyses were conducted on all 150 randomized participants per the intention-to-treat principle. After 3 months, the EB-NQAS group showed a significantly greater reduction in the total PFS score compared to the control group (22.88 ± 1.72 vs. 25.36 ± 1.63; group × time interaction, P<0.001). The intervention group also demonstrated significantly greater improvements in total AHSMSRS scores (146.00 ± 9.77 vs. 128.45 ± 12.45) and global health status/QoL scores (77.66 ± 9.74 vs. 68.91 ± 9.51) than the control group (all group × time interactions, P<0.001). The incidence of gastrointestinal reactions in the intervention group (5.33%) was lower than that in the control group (18.67%, P = 0.012). No significant differences were observed in other adverse events (P>0.05). Conclusion: Evidence-based nursing under a quantitative assessment strategy effectively reduces CRF, improves self-management ability and QoL, and decreases gastrointestinal reactions in lung cancer patients undergoing chemotherapy, demonstrating strong potential for clinical application.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,375 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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Résumé présentoui

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