Unintended consequences of an ‘all-clear’ diagnosis for potential cancer symptoms: a nested qualitative interview study with primary care patients
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nine out of 10 patients undergoing urgent cancer investigations receive an 'all-clear' diagnosis. AIM: A qualitative approach was used to evaluate the impact of investigations that did not result in cancer diagnosis on subsequent symptom attribution and help seeking for recurrent or new possible cancer symptoms. DESIGN AND SETTING: A survey of symptoms, help seeking, and past investigations was sent to 4913 individuals aged ≥50 years from four UK general practices. Of 2042 responders, 62 participants were recruited still reporting at least one cancer 'alarm' symptom in a 3-month follow-up survey for a nested in-depth interview study (ensuring variation in sociodemographic characteristics). METHOD: Framework analysis was used to examine the in-depth semi-structured interviews and identify themes related to previous health investigations. RESULTS: Interviewees were on average 65 years old, and 90% reported investigations within the previous 2 years. Most often they reported gastrointestinal, urinary, and respiratory symptoms, and 42% had waited ≥3 months before help seeking. Reassurance from a previous non-cancer diagnosis explained delays in help seeking even if symptoms persisted or new symptoms developed months or years later. Others were worried about appearing hypochondriacal or that they would not be taken seriously if they returned to the doctor. CONCLUSION: An all-clear diagnosis can influence help seeking for months or even years in case of new or recurrent alarm symptoms. Considering the increasing number of people undergoing investigations and receiving an all-clear, it is paramount to limit unintended consequences by providing appropriate information and support. Specific issues are identified that could be addressed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle