Online education needs and preferences of patients with cancer and their caregivers.
Notice bibliographique
Résumé
e21669 Background: Patients and caregivers have many questions upon receiving a diagnosis of cancer. One way to help alleviate this burden, and enable participation in care is through education. Patient education correlates with higher levels of satisfaction and improved clinical outcomes. However, little is known about how patients and caregivers define their education needs. Methods: We surveyed patients with cancer and caregivers to assess their perceived education needs and resources. Results:2327 individuals representing 9 malignancies participated in the survey. Participants were predominantly patients (72%), with a majority (51%) having received their initial diagnosis of cancer within the past 2 years. Less than a quarter (22%) of respondents felt their educational needs were being completely met by available resources. Respondents were most likely to seek out information at the time of diagnosis (24%) and to increase understanding of treatment options (24%). Conversely, individuals were least likely to seek education upon disease progression (7%). In all malignancies examined, the 2 topics considered most important were treatment options (70%-89%) and understanding test results (74%-87%) while information about how to take medication as prescribed was deemed least important (46%-67%). Conclusions: Our study identified a lack of educational materials available and designed to meet cancer patients’ needs on the internet. Given that few patients and caregivers reported that their educational needs are being met, efforts may be needed to ensure that those patients who want to receive education to become informed patients can find what they need, when they need it.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».