The language of prostate cancer treatments and implications for informed decision making by patients
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has shown that cancer patients lack knowledge about treatments particularly for reproductive system cancers. Focusing on prostate cancer, we explored how the language used to describe treatments and their side effects is understood by both men and women. Since the language around prostate cancer is often euphemised to reduce distress and stigma, our aim was to elucidate how language (e.g. hormone therapy vs. androgen deprivation therapy) affects both patients' and partners' attitudes towards treatment decision making. We surveyed 690 male and female cancer patients and non-patients through an online questionnaire. A large proportion of participants did not understand the terminology used to describe prostate cancer treatments. Most did not know that the terms 'chemical castration', 'hormonal therapy' and 'androgen deprivation' are synonymous. Male respondents stated that they would more readily agree to hormonal therapy than to castration to treat prostate cancer and felt significantly more strongly than women about how androgen deprivation therapy, described in various terms, affected masculinity. Men and women differed substantially in their opinion about the impact of androgen deprivation. For patients and partners to make informed decisions and cope effectively with treatment side effects, it is important that healthcare practitioners provide accurate information using language that is unambiguous.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».