Impact of the Media and the Internet on Oncology: Survey of Cancer Patients and Oncologists in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the use of the news media and the Internet as sources of medical information by patients and oncologists in Canada and to investigate the impact on patients' treatment decisions and the patient-doctor relationship. PATIENTS AND METHODS: During a 2-week period, 191 ambulatory patients participated in the survey. Questionnaires were also mailed to Canadian oncologists: 410 of 686 questionnaires were returned (response rate = 60%). RESULTS: Of the 191 patients, 86% wanted as much information as possible about their illness, 54% reported receiving insufficient information, 83% cited physicians as their primary information source, and 7% cited the Internet. Seventy-one percent of patients actively searched for information, and 50% used the Internet. Patients' opinions about the balance, accuracy, and relevance of news media reports were evenly split. English as the first language, access to the Internet, and use of alternative treatments predicted a higher rate of information seeking. Most oncologists routinely pay some attention to medical news and believe that it is difficult for patients to interpret medical information in the media and on the Internet accurately. Both patients and oncologists agree that information seeking does not affect the patient-physician relationship. CONCLUSION: Information searching is common among cancer patients in Canada. It does not affect the patient-doctor relationship. The media and the Internet are powerful means of medical information dissemination. Strategic efforts are needed to improve the quality of medical news reporting by the media, and to provide guidance for patients to understand their disease and interpret such information better.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».