MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Quality of Life and Wellbeing Following Treatment for AML, and the Co-design of Community-based Care Plans

2017· other· en· W6964531701 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSentiment Analysis and Opinion Mining
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebriefingInterimCLARITYQuality of life (healthcare)Relevance (law)AuditNoticeNicePalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionAcute Myeloid Leukemia (AML) is a form of blood cancer. Treatment for AML requires intensive chemotherapy and can have lasting impacts on the lives of patients due to potential late adverse effects. Clinical and patient-reported outcomes, such as quality of life (QoL) and wellbeing, may be improved with patient-centered community-based care plans.The study purpose is to:1)tGain insight on aspects of QoL and wellbeing that matter to patients 2)tPartner with patients to design collaborative care plans for community-based settings MethodsA pilot study was recently launched (May, 2019) at the Vancouver General Hospital with a goal to recruit 50 people with AML. Eligible patients are visited in hospital 7-10 days following initiation of treatment, and again 60 days later. At each time point, a survey comprising demographic questions and standardized questionnaires (EORTC QLQ-C30, ICECAP-A, and EQ-5D-5L) is administered, followed by a debriefing interview. The debriefing interview allows us to engage patients by asking them their opinion on the clarity and relevance of the questionnaires, what aspects of QoL and wellbeing matter most to them, and whether they would be interested in being part of the research team in the future. Results An interim analysis on the results from the debriefing interviews will be presented, which will include patient feedback on the questionnaires and their interest in joining the research team. 90% of the patients we invite have joined the study and early results suggesting that most people are interested in becoming more involved as research partners. Discussion/Implications The results from the debriefing interviews will be used to inform the design of the future scale-up version of the study. Dissemination plan/KT approachThe knowledge gained from this study will be shared with physicians through publications in scientific journals and at conferences. Acknowledgements (of funders, supporters)This study is being conducted by BC Cancer and the Leukemia/Bone Marrow Transplant Program of BC, and is sponsored by the VGH and UBC Hospital Foundation and the Canadian Centre for Applied Research in Cancer Control (ARCC). ARCC is funded by the Canadian Cancer Society Research Institute.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library)Même sujetSentiment Analysis and Opinion MiningTravaux en français237 207