From the conventional to the alternative: exploring patients’ pathways of cancer treatment and care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complementary and alternative medicine (CAM) use is widespread and on the increase among cancer patients. Most research to date has involved a cross-sectional snapshot of CAM use rather than an exploration into the longitudinal, nonlinear treatment trajectories that cancer patients develop. Our aim is to explore and describe different treatment and decision-making pathways that individuals develop after receipt of a diagnosis of either breast, colorectal, or prostate cancer. METHODS: The study was part of a larger mixed-methods pilot project to explore the feasibility of conducting a five-year international study to assess cancer patients' treatment pathways, including health care use and the perceived impact of different patterns of use on health outcomes over the course of one year. The results presented in this paper are based on the analysis of personal interviews that were conducted over the course of 12 months with 30 participants. RESULTS: Five pathways emerged from the data: passive conventional, self-directed conventional, cautious integrative, aggressive integrative, and aggressive alternative. Factors that shaped each pathway included health beliefs, decision-making role, illness characteristics, and the patient-practitioner relationship. CONCLUSIONS: The results of this examination of the longitudinal treatment and decision-making trajectory provide important information to support health care professionals in their quest for individualized, targeted support at each stage of the patient pathway.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».