Breaking Bad News to Togolese Patients
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to map Togolese people's positions regarding the breaking of bad news to elderly patients. Two hundred eleven participants who had in the past received bad medical news were presented with 72 vignettes depicting communication of bad news to elderly female patients and asked to indicate the acceptability of the physician's conduct in each case. The vignettes were all combinations of five factors: (a) the severity of the disease, (b) the patient's wishes about disclosure, (c) the level of social support during hospitalization, (d) the patient's psychological robustness, and (e) the physician's decision about how to communicate the bad news. Five qualitatively different positions were found. Two percent of the participants preferred that the physician always tell the full truth to both the patient and her relatives, 8% preferred that the truth be told depending on the physician's perception of the situation, 15% preferred that the physician tell the truth but understood that in some cases nondisclosure to the patient was not inappropriate, 33% preferred that the physician tell the full truth to the relatives but not as much information to the patient, and 42% preferred that the physician tell the full truth to the relatives only. These findings present a challenge to European physicians taking care of African patients living in Europe or working in African hospitals, and to African physicians trained in Europe and now working in their home countries. If these physicians respect the imperative of always telling the truth directly to their patients, their behavior may trigger anger and considerable misunderstanding among African patients and their families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».