Patients’ quality of life during active cancer treatment: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' quality of life has become a major objective of care in oncology. At the same time, it has become the object of increasing interest by researchers, working with both quantitative and qualitative methods. Progress in oncology has enabled more patients to survive longer, so that cancer is increasingly often a chronic disease that requires long-term treatment that can have negative effects on patients' quality of daily life. Nonetheless, no qualitative study has explored what patients report affects their quality of daily life during the treatment period. This study is intended to fill this gap. METHODS: We conducted a multicenter qualitative study based on 30 semi-structured interviews. Participants, purposively selected until data saturation, had diverse types of cancer and had started treatment at least 6 months before interview. Data were examined by thematic analysis. RESULTS: Our analysis found two themes: (1) what negatively affected for patient's quality of daily life during the treatment period, a question to which patients responded by talking only about the side effects of treatment; and (2) what positively affected their quality of daily life during the treatment period with three sub-themes: (i) The interest in having -investing in - a support object that can be defined as an object, a relationship or an activity particularly invested by the patients which makes them feel good and makes the cancer and its treatment bearable, (ii)The subjective perception of the efficacy of the antitumor treatment and (iii) the positive effects of relationships, with friends and family, and also with their physician. CONCLUSIONS: Patients must be involved in their care if they are to be able to bear their course of treatment and find ways to endure the difficult experience of cancer care. The support object represents an important therapeutic lever that can be used by their oncologists. They should be interested in their support objects, in order to support the patients in this investment and to help them to maintain it throughout the health care pathway. Furthermore, showing interest in this topic, important to the patient, could improve the physician-patient relation without using up very much of the physician's time.
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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 | 0,020 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».