Quality of life and understanding of disease status among cancer patients of different ethnic origin
Notice bibliographique
Résumé
Patients managed in European or North American cancer centres have a variety of ethnic backgrounds and primary languages. To gain insight into the impact of ethnic origin, we have investigated understanding of disease status and quality of life (QoL) for 202 patients. Patients completed questionnaires in their first language (52 English, 50 Chinese, 50 Italian, 50 Spanish or Portuguese), including the Functional Assessment of Cancer Therapy - General (FACT-G) QoL instrument, questions about disease status, expectations of cure and the language and/or type of interpretation used at initial consultation. Physicians also evaluated their status of disease and expectation of cure, and performance status was estimated by a trained health professional. The initial consultation was usually provided in English (except for 32% of Chinese-speaking patients); interpretation was provided by a family member for 34% of patients with limited English proficiency (LEP) and by a bilingual member of staff for 21%. Patients underestimated their extent of disease and overestimated their probability of cure (P=0.001 and <0.0001, respectively). Estimates of probability of cure by the English speakers were closer to those of their physicians than the other groups (P=0.02). English-speaking patients reported better and Italian-speaking patients poorer overall QoL (P<0.001 for Italian vs other groups). Performance status was correlated with QoL and most closely related with the extent of disease. Understanding of cultural differences is important for optimal management of patients with cancer.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».