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Enregistrement W2398496128 · doi:10.5737/1181912x222129133

The Merck Lectureship: Communication: The key to improving the prostate cancer patient experience

2012· article· en· W2398496128 sur OpenAlexaffvenueabout
Marian Waldie, Jennifer Smylie

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerPatient educationInformation exchangeNursingMedical educationFamily medicineInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2010, an estimated 24,600 Canadian men were diagnosed with prostate cancer (Canadian Cancer Society, 2011). Upon diagnosis, men and their family members begin an arduous journey of information gathering surrounding prostate cancer and its various forms of treatment. Men have to consider the impact a treatment may potentially have on their quality of life and, frequently, they experience decisional conflict and require support. In May 2008, the Prostate Cancer Assessment Clinic opened to receive men for an evaluation of a possible prostate cancer. Our inter-professional model of care provides support, guidance and education to our patients from assessment to diagnosis and treatment planning. A major goal of our diagnostic assessment unit has been to improve the patient experience. Communication is defined as "to make known, to exchange information or opinions" (Cayne, Lechner, et al., 1988). Nursing is the critical link for information exchange that is patient-centred and collaborative. The focus of this paper will highlight the development and implementation of nurse-led initiatives within our program to improve the prostate cancer patient experience. These initiatives include: a patient information guide, prostate biopsy care, patient resources, community links, surgery education classes and implementation of a decision aid. Communication is the key.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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