“It’s More Difficult…”: Clinicians’ Experience Providing Palliative Care to Adolescents and Young Adults Diagnosed With Advanced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Adolescents and young adults (AYAs; age 15-39 years) with advanced cancer are a population in whom quality of life is uniquely affected because of their stage of life. However, training focused on palliative care for AYAs is not routinely provided for health care providers (HCPs) in oncology. This study aims to explore the experiences of HCPs involved in introducing and providing palliative care caring for AYAs with advanced cancer and their families to understand the unique challenges HCPs experience. METHODS: Using a qualitative descriptive design, semistructured interviews were conducted with medical and radiation oncologists, palliative care physicians, psychiatrists, and advanced practice nurses involved in caring for AYAs diagnosed with advanced cancer (N = 19). Interviews were transcribed verbatim and analyzed using thematic analysis in combination with constant comparative analysis and theoretical sampling. RESULTS: There were 19 participants, 9 men and 10 women, with a median age of 45 years (range, 24-67 years). Six were palliative care physicians, 5 medical oncologists, 4 nurse practitioners, and 2 each radiation oncologists and psychiatrists. Overall, participants perceived the provision of palliative care for AYAs to be more difficult compared with older adults. Four themes emerged: (1) challenges helping AYAs/families to engage in and accept palliative care, (2) uncertainty regarding how to involve the family, (3) HCP sense of tragedy, and (4) HCP sense of emotional proximity. CONCLUSION: Findings from this study support the development of dedicated training for HCPs involved in palliative care for AYA.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».