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Enregistrement W2111912849 · doi:10.1177/1049732305285341

Hope and Probability: Patient Perspectives of the Meaning of Numerical Information in Cancer Communication

2006· article· en· W2111912849 sur OpenAlexaff
Sally Thorne, T. Gregory Hislop, Margot Kuo, Elizabeth-Anne Armstrong

Notice bibliographique

RevueQualitative Health Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpretation (philosophy)Context (archaeology)Thematic analysisMeaning (existential)CompassionInformed consentPerspective (graphical)Set (abstract data type)PsychologyCancerQualitative researchSocial psychologyMedicineComputer scienceSociologyPsychotherapistAlternative medicineSocial scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the complexities inherent in human communication make it a difficult target for empirical investigation and systematic interpretation, it is well recognized that patient-provider communication can have either a powerfully negative or positive influence on the experience of cancer. Drawing on an extensive data set derived from interviews with 200 cancer patients, the authors examine the impact of information provided in numerical form within cancer care communications from the patient perspective. In this context, they present findings related to various uses and abuses of numbers within cancer care communication, and illustrate how numerical information constitutes a specialized communication form with considerable potency for shaping the cancer experience. In particular, accounts of the thematic relationship between numbers and hope, from the perspective of those on the receiving end of cancer care, provide a unique perspective from which to interpret issues of compassion, caring, and informed consent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,035
Communication savante0,0110,014
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,531
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,071 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations103
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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