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Enregistrement W4417064593 · doi:10.56969/oc.v30i3.213

Programa de intervención kinésica en el área de cuidados paliativos oncológicos enmarcada dentro del programa interdisciplinario en el Centro de Especialidades Médicas Ambulatorias de la Ciudad de Rosario, provincia de Santa Fe (CEMAR)

2025· article· W4417064593 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOncología Clínica · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nacional del Cáncer
Mots-clésPalliative careContext (archaeology)Patient rights

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introducción: El paciente oncológico necesita atención especializada y capacitada, dentro de un equipo interdisciplinario, con tratamientos adaptados a su presentación y evolución. Se creó para ello un Servicio de Kinesiología Oncológica dentro del equipo interdisciplinario del Centro de Especialidades Médicas Ambulatorias de la Ciudad de Rosario, diseñándose una intervención individualizada para evaluar la evolución de los síntomas. Paralelamente se evaluó mediante una encuesta el impacto de su creación entre pacientes y profesionales del equipo. Materiales y métodos: Los pacientes cumplieron un plan de intervención kinésica según condición y presentación clínica durante 2 meses. El efecto de la creación del Servicio se midió con una encuesta de elaboración propia. La evolución de los síntomas se valoró con la escala de Edmonton modificada. La percepción de los profesionales se evaluó con una encuesta de elaboración propia. Resultados: Treinta y ocho adultos (edad media 48.95 ± 9.03 años, 34 sexo femenino), culminaron la intervención. Se observaron mejorías en algunos síntomas postratamiento. El nivel de satisfacción de los pacientes sobre la creación del Servicio fue elevado tanto en la medición inicial como en la segunda evaluación. Los 15 profesionales encuestados consideraron favorable su creación, desde el punto de vista clínico y para la toma de decisiones. Conclusión: La implementación del plan adaptado para pacientes oncológicos resultó positivo, tanto en su opinión como en la de los profesionales, aunque el período de intervención fue breve y sin circuito de derivación específica previo. Se debería considerar la inclusión del kinesiólogo dentro del equipo interdisciplinario para la evaluación, atención y toma de decisiones conjunta, centrada en el beneficio y considerando la complejidad individual. Introduction: Cancer patients require specialized and trained care within an interdisciplinary team, with treatments tailored to their presentation and progress. To this end, an Oncology Physical Therapy Service was created within the CEMAR interdisciplinary team, designing an individualized intervention to assess symptom progression. In parallel, a survey was conducted to assess the effect of its creation among patients and team members. Materials and Methods: Patients completed a physical therapy intervention plan based on their condition and clinical presentation for two months. The impact of the Service’s creation was measured with a self-developed survey. Symptom progression was assessed using the modified Edmonton Scale. Professional perceptions were assessed with a self-developed survey. Results: Thirth eight adults (mean age 48.95 ± 9.03 years, 34 females) completed the intervention. Improvements in some symptoms were observed post-treatment. Patient satisfaction with the creation of the Service was high in both the initial and second evaluations. The 15 professionals surveyed considered the creation of the Service favorable from a clinical and decision-making perspective. Conclusion: The implementation of the adapted plan for cancer patients was positive, both in their opinion and that of the professionals, although the intervention period was brief and there was no specific referral pathway prior to the service. Consideration should be given to including a physical therapist within the interdisciplinary team for joint evaluation, care, and decision-making, focusing on benefit and considering individual complexity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeSans objet
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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