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Enregistrement W1585435561 · doi:10.1111/j.1442-2018.2012.00686.x

Cancer disclosure: Experiences of Iranian cancer patients

2012· article· en· W1585435561 sur OpenAlexaff
Leila Valizadeh, Vahid Zamanzadeh, Azad Rahmani, A. Fuchsia Howard, Alireza Nikanfar, Caleb Ferguson

Notice bibliographique

RevueNursing and Health Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of TabrizNorthwestern University
Mots-clésCredibilityTransferabilityDistressQualitative researchMedicineContent analysisSelf-disclosurePsychologyFamily medicineClinical psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored Iranian patients' experiences of cancer disclosure, paying particular attention to the ways of disclosure. Twenty cancer patients were invited to participate in this qualitative inquiry by research staff in the clinical setting. In-depth, semistructured interview data were analyzed through content analysis. The rigor of the study was established by principles of credibility, transferability, dependability, and confirmability. Four themes emerged: the atmosphere of non-disclosure, eventual disclosure, distress in knowing, and the desire for information. Non-disclosure was the norm for participants, and all individuals involved made efforts to maintain an atmosphere of non-disclosure. While a select few were informed of their diagnosis by a physician or another patient, the majority eventually became aware of their diagnosis indirectly by different ways. All participants experienced distress after disclosure. The participants wanted basic information about their prognosis and treatments from their treating physicians, but did not receive this information, and encountered difficulty accessing information elsewhere. These challenges highlight the need for changes in current medical practice in Iran, as well as patient and healthcare provider education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,334
Tête enseignante GPT0,528
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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