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Enregistrement W2071647050 · doi:10.1055/s-0029-1185828

Wie zufrieden sind Brustkrebspatientinnen mit ihrer Behandlung?

2009· article· de· W2071647050 sur OpenAlexaff
Petra Feyer, Monika Behrens

Notice bibliographique

RevueGeburtshilfe und Frauenheilkunde · 2009
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fragestellung: Die Zufriedenheit von Patientinnen mit ihrer Versorgung gilt als Bestandteil der Behandlungsqualität. Ziel dieser Studie war, ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse von Frauen mit Brustkrebs zu erlangen. Material und Methodik: Von 4538 Männern und Frauen mit verschiedenen Tumoren, die an der bundesweiten PASQOC®-Befragung zur Patientenzufriedenheit teilgenommen hatten, wurden die Subgruppen der 1132 Frauen mit Mammakarzinom und der 1485 Patientinnen mit anderen Tumoren separat analysiert. Die 99 verschiedenen Items des Fragebogens wurden zu 15 inhaltlichen Dimensionen zusammengefasst. Ausgewertet wurde die Problemhäufigkeit (PrH, prozentualer Anteil der Fragen mit als problematisch zu wertenden Antworten, idealer Wert 0 %). Ergebnisse: Die Brustkrebspatientinnen waren im Durchschnitt 59,9 Jahre alt und wurden überwiegend palliativ behandelt (46,4 %). Am zufriedensten waren sie mit den Dimensionen Schwestern/Pfleger und Arzt-Patienten-Beziehung (PrH 5,1 bzw. 10,6 %) sowie mit der „weiteren Unterstützung im Alltag“ (PrH 4,5 %). Dimensionen mit der geringsten Zufriedenheit waren Umgang mit Nebenwirkungen, Versorgung außerhalb der Praxis sowie Mitbestimmung/gemeinsame Entscheidungsfindung mit Problemhäufigkeiten von 41,4, 32,8 und 32,0 %. Diese Anteile lagen höher als bei Frauen mit anderen onkologischen Erkrankungen (PrH von 36,6, 27,1 bzw. 30,0 %). Schlussfolgerung: Brustkrebspatientinnen sind anspruchsvoller bzw. weniger zufrieden als Frauen mit anderen Tumorerkrankungen. Ärzte und Praxisteam sollten ihre Kommunikation stärker auf die Anforderungen dieser Patientinnen ausrichten und deren Familie und soziales Umfeld intensiver einbeziehen.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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