Cultural Differences in Perceived Appropriateness of Breaking Bad News to Patients: A Direct Comparison of Togo and France
Notice bibliographique
Résumé
We examined cross-cultural differences in people’s positions regarding the appropriateness of breaking of bad news to elderly patients. A total of 450 Togolese and French people who had in the past received bad medical news were presented with 72 vignettes depicting communication of bad news to elderly female patients and asked to indicate the appropriateness of physicians’ conduct in each case. The vignettes comprised five pieces of information: (a) the severity of the disease, (b) the patient’s wishes, (c) the level of social support during hospitalization, (d) the patient’s psychological robustness, and (e) the physician’s decision about communicating bad news. Through cluster analysis, six qualitatively different positions were found: (a) Always Tell the Truth to Patients, (b) Tell the Truth to Patients or their Relatives, (c) Depends on Patients’ Wishes, (d) Tell the Truth to the Relatives, (e) Don’t Tell the Truth to Patients, and (f) Undetermined. The French participants reported a stronger tendency to endorse the view that physicians should always tell the truth directly to the patient than the Togolese participants. In contrast, there was a stronger tendency among the Togolese participants to endorse the view that physicians should inform the patient’s family first than among the French. These findings highlight the importance for physicians, at the time of delivering bad news, of considering patients’ cultural values and of tailoring their disclosure approaches to match the diversity of patients’ personal preferences.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».