Health care provider communication
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients who are facing life-threatening and life-limiting cancer almost invariably experience psychological distress. Responding effectively requires therapeutic sensitivity and skill. In this study, we examined therapeutic effectiveness within the setting of cancer-related distress with the objective of understanding its constituent parts. METHODS: Seventy-eight experienced psychosocial oncology clinicians from 24 health care centers across Canada were invited to participate in 3 focus groups each. In total, 29 focus groups were held over 2 years, during which clinicians articulated the therapeutic factors deemed most helpful in mitigating patient psychosocial distress. The content of each focus group was summarized into major themes and was reviewed with participants to confirm their accuracy. Upon completion of the focus groups, workshops were held in various centers, eliciting participant feedback on an empirical model of therapeutic effectiveness based on the qualitative analysis of focus group data. RESULTS: Three primary, interrelated therapeutic domains emerged from the data, forming a model of optimal therapeutic effectiveness: 1) personal growth and self-care (domain A), 2) therapeutic approaches (domain B), and 3) creation of a safe space (domain C). Areas of domain overlap were identified and labeled accordingly: domain AB, therapeutic humility; domain BC, therapeutic pacing; and domain AC, therapeutic presence. CONCLUSIONS: This empirical model provides detailed insights regarding the elements and pedagogy of effective communication and psychosocial care for patients who are experiencing cancer-related distress.
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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 | 0,002 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,160 | 0,018 |
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 ».