Optimizing patient education of oncology medications: A quantitative analysis of the patient perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With the ever-increasing complexity of cancer treatments, oncology medication patient education is becoming a progressively important component of cancer care. Despite this, cancer patients frequently report that they receive inadequate information and feel that their education needs have not been met. OBJECTIVE: To explore patients' perspectives of optimal oncology medication education across Nova Scotia. METHODS: This was a descriptive survey of adult medical, hematological and gynaecological oncology outpatients receiving intravenous chemotherapy within the Nova Scotia Health Authority between January 26 and April 30, 2018. RESULTS: One hundred forty-two responses were included; 41% and 47% of respondents reported being satisfied or very satisfied with their oncology medication education, respectively; 30% and 43% of respondents would like the opportunity to receive education or follow-up from a hospital pharmacist, respectively. Respondents with post-secondary education were found to have 2.82 higher odds of wanting to make an appointment for education with a hospital pharmacist. CONCLUSIONS: Patients were generally satisfied with their oncology medication education despite the majority not receiving education from a hospital pharmacist. Patients with a higher level of formal education were more likely to want the opportunity to schedule an appointment for education with and/or receive follow-up from a hospital pharmacist. The oncology medication education participants received in the past appeared to align with their education preferences. Findings from this research can be used to optimize the limited time healthcare professionals have to provide meaningful and effective oncology medication patient education and improve patient-centered care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».