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Enregistrement W2116337028 · doi:10.1200/jop.2012.000800

Oncologists' Strategies and Barriers to Effective Communication About the End of Life

2013· article· en· W2116337028 sur OpenAlexaff
Leeat Granek, Monika K. Krzyzanowska, Richard Tozer, Paolo Mazzotta

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreHealth Sciences CentreJuravinski Cancer CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntervention (counseling)End-of-life careMEDLINEIntensive care medicineNursingPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Communicating about the end of life with patients has been reported as one of the most difficult and stressful part of the work of oncologists. Despite this fact, oncologists receive little training in this area, and many do not communicate effectively with patients. The purpose of this analysis, part of a larger study examining oncologists' experiences of patient loss, was to explore oncologists' communication strategies and communication barriers when discussing end-of-life issues with patients. METHODS: Twenty oncologists were interviewed at three hospitals about their communication strategies on end-of-life issues with patients. The data were analyzed using the grounded theory method. RESULTS: The findings revealed the strategies to effective communication about the end of life included: being open and honest; having ongoing, early conversations; communicating about modifying treatment goals; and balancing hope and reality. Barriers to implementing these strategies fell broadly into three domains, including physician factors, patient factors, and institutional factors. Physician factors included difficulty with treatment and palliation, personal discomfort with death and dying, diffusion of responsibility among colleagues, using the "death-defying mode," lack of experience, and lack of mentorship. Patient factors included, patients and/or families being reluctant to talk about the end of life, language barriers, and younger age. Institutional factors included stigma around palliative care, lack of protocol about end-of-life issues; and lack of training for oncologists on how to talk with patients about end-of-life issues. CONCLUSION: We conclude by drawing implications from our study and suggest that further research and intervention are necessary to aid oncologists in achieving effective communication about end-of-life issues.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,378 · 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

Citations199
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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