Experiences of Canadian Oncologists with Difficult Patient Deaths and Coping Strategies Used
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to explore and identify what makes patient death more emotionally difficult for oncologists and how oncologists cope with patient death. METHODS: A convenience sample of 98 Canadian oncologists (50 men, 48 women) completed an online survey that included a demographics section and a section about patient death. RESULTS: More than 80% of oncologists reported that patient age, long-term management of a patient, and unexpected disease outcomes contributed to difficult patient loss. Other factors included the doctor-patient relationship, identification with the patient, caregiver-related factors, oncologist-related factors, and "bad deaths." Oncologists reported varying strategies to cope with patient death. Most prevalent was peer support from colleagues, including nurses and other oncologists. Additional strategies included social support, exercise and meditation, faith, vacations, and use of alcohol and medications. CONCLUSIONS: Oncologists listed a number of interpersonal and structural factors that make patient death challenging for them to cope with. Oncologists reported a number of coping strategies in responding to patient death, including peer support, particularly from nursing colleagues. No single intervention will be suitable for all oncologists, and institutions wishing to help their staff cope with the emotional difficulty of patient loss should offer a variety of interventions to maximize the likelihood of oncologist participation.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».