How to know what to know: Information challenges for women in the diagnostic phase of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore how women describe efforts to seek, appraise and interpret information during the diagnostic phase of her breast cancer care. METHODS: Qualitative interviews with 35 women with breast cancer across Canada, using audio/video recording. Thematic analysis was used to identify topics important to participants (original results published: www.healthexperiences.ca). Secondary analysis of transcripts to identify how women described information flow, content, and management strategies. RESULTS: Women adopt different strategies to optimize access to information, while acknowledging the negative effects of information overload and lack of relevant information. They propose small steps towards gathering and managing information, and to focus initially on understanding their illness. CONCLUSION: Different strategies can help to ensure that women have the right information, in the right format, at the right time. Some of these strategies include developing guidance on how to 'handle' information, helping healthcare professionals identify patient's information preferences, improving the availability, quality and access to experiential information, and facilitating acces to electronic information that can tailor information. Further research to understand how women handle information can inform strategies to help newly-diagnosed patients navigate available information. PRACTICE IMPLICATIONS: Healthcare professionals can work in partnership with patients to tailor reliable information to support informed decision-making.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».