A Qualitative Study of Patient Perspectives on Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The purpose of this study was to use qualitative methods to contribute to a complete patient perspective on the psychosocial impact of colorectal cancer. MATERIALS AND METHODS: A qualitative descriptive study was conducted in 20 patients attending a gastrointestinal follow-up clinic at the Toronto-Sunnybrook Regional Cancer Centre. The data documented included patient satisfaction and perceptions regarding to quality of care, information received, involvement in decision making, and long-term management of the illness. RESULTS: Overall, patients were satisfied with their treatment, including the quality and timeliness of the information they received, the quality of their healthcare, and the level of involvement in decision making. However, some patients were dissatisfied with information concerning long-term management of their illness. Patient care, including information and social support, was provided by cancer specialists, family physicians, family, and friends. Patients looked to cancer specialists as their primary source of information, but relied on family physicians to fill in gaps in understanding, to provide support, to manage overall care, and to act as a sounding board for ideas and treatment options. Social support was also provided by family and friends. All patients had a relatively positive outlook on their illness experience, although those with colostomies had some added difficulty. Despite the focus on positive change, many patients acknowledged difficulty coping with the side effects of treatment. CONCLUSIONS: These data indicate that patient information needs to be provided in the most common terms and the most straightforward language. Information also may need to be repeated and should include attention to long-term management of the illness. Health professionals should assume that patients may have difficulty in illness management and should encourage a discussion of patients' concerns.
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 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 | 0,022 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».