Qualitative Exploration of Healthcare Relationships Following Delayed Diagnosis of Ovarian Cancer and Subsequent Participation in Supportive-Expressive Group Therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To explore the role of supportive-expressive group therapy (SEGT) in facilitating the development and quality of healthcare relationships in patients with ovarian cancer. RESEARCH APPROACH: Qualitative, grounded theory, and comparative approach. SETTING: Tertiary care cancer center. SAMPLE: 6 patients with advanced ovarian cancer and 3 healthcare professionals. METHODOLOGIC APPROACH: Patients participated in semistructured interviews that examined the nature of their healthcare relationships, diagnoses, and SEGT experience. The primary gynecologic oncologist and two nurses responsible for the care of the patients also were interviewed. Analysis of this qualitative study employed a grounded theory technique. MAIN RESEARCH VARIABLES: Patients' and healthcare professionals' perceptions of healthcare relationships. FINDINGS: Patients' negative diagnostic experiences were found to influence the quality of relationships with healthcare providers. However, the process appears to benefit from patient participation in SEGT. Patients perceived that SEGT helped facilitate communication between patients and professionals. Patients also indicated that SEGT led them to participate more actively in the treatment process. Professionals viewed patient participation in SEGT as a positive outlet for emotional expression, a source of psychological healing, and a tool that facilitated communication, collaboration, and understanding of medical treatment. CONCLUSIONS: Participation in SEGT can advance communication and collaboration in medical care and provide opportunity and resources for psychological healing. INTERPRETATION: SEGT provides a vehicle to enhance the quality of life of patients with ovarian cancer by breaking down the common feeling of isolation, addressing women's frustration and resentment regarding delayed diagnosis, and enhancing relationships with healthcare providers to promote collaborative care in this patient population.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».