Optimizing Patient Education of Oncology Medications: A Patient Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The medication information needs of patients with cancer have been primarily studied using quantitative methods and little qualitative research on this topic exists. The purpose of this study was to explore patients' perspectives of optimal oncology medication education provided to patients at the Nova Scotia Health Authority (NSHA). Adult (≥ 18 years) outpatients in medical, gynecological and hematology oncology at NSHA were invited to participate in focus groups, which were audio-recorded, transcribed and analyzed thematically. Three focus groups, including 21 outpatients, were conducted. Four major themes were identified: (1) preparing for what lies ahead consisted of: readiness to receive information, anxiety over the unknown, setting expectations and patients supporting one another; (2) bridging the information gaps was made up of gap in provision of patient education, gap in continuity of patient education, and gap in trustworthy information; (3) understanding the education needs of the patients was comprised of sources of information, education timing and setting, prioritizing information needs, and individuality; and (4) experience within the health care system encompassed: interactions with health care professionals, willingness to ask questions, patient satisfaction, and financial implications. This study identified previously unknown patient education needs and also supported ideas reported in the literature. This data will guide the strategies that will be used to optimize the delivery of oncology medication education at our facility and other health care institutions.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».