Beliefs and Information Seeking in Patients With Cancer in Southwest China: Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although previous studies have reported the cancer information-seeking behaviors among patients in high-income countries, the cancer information-seeking practices of patients living in low- and middle-income areas are less known. OBJECTIVE: This study investigated the beliefs and information-seeking patterns of cancer patients in southwest China. METHODS: A questionnaire was designed, and data were collected in two hospitals (N=285) in southwest China. Statistical analyses included bivariate analyses and regressions. RESULTS: Patients' attitudes towards cancer fatalism were significantly influenced by marital status (P<.001), education (P<.001), and household income (P<.001). Moreover, endorsing fatalistic belief was positively associated with age (r=0.35, P<.001). The regression model showed that younger patients (odds ratio [OR] 0.96, 95% CI 0.93-0.99) and those with higher education (OR 1.75, 95% CI 1.09-2.81) were more likely to seek information. Additionally, patients who were less confident in getting information were more likely to find information (OR 1.70, 95% CI 1.15-2.52), while fatalism belief was not significant in the regression (OR 0.65, 95% CI 0.22-1.95). CONCLUSIONS: This study explored the information-seeking patterns of cancer patients in southwest China. It was found that many Chinese people endorsed cancer fatalism. These pessimistic beliefs about the potential to prevent and to cure cancer correlate with rather than cause cancer-related information seeking. However, self-efficacy about the confidence in finding needed cancer information was a significant predictor of information-seeking.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».