The association among cancer patients’ collaboration with their healthcare providers, self‐management and well‐being during radiotherapy: An observational, cross‐sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Patients adapt to cancer through self-management, which requires collaboration between patients and their healthcare providers. We aimed to describe patterns of patient-provider collaboration during radiotherapy and examine associations among patient-provider collaboration, self-management and well-being. METHODS: An observational, cross-sectional study was conducted at a cancer centre in the province of Ontario, Canada. Cancer patients (N = 130) completed a one-time questionnaire during their radiotherapy. The questionnaire assessed three variables: collaboration with healthcare providers, self-management and well-being. Patterns of collaboration were analysed using descriptive statistics. Associations among study variables were assessed through structural equation modelling (SEM). Separate models were tested for patient-nurse and patient-oncologist collaboration. RESULTS: Participants reported greater collaboration with oncologists than with nurses or radiation therapists. Most participants reported no collaboration with other providers within healthcare teams (e.g. social workers, dietitians). SEM revealed different patterns for the patient-nurse and patient-oncologist collaboration models, where collaboration predicted one self-management aspect, and both physical and mental well-being. CONCLUSION: During radiotherapy, patients collaborated mainly with doctors, nurses and radiation therapists. Collaborative relationships between patients and providers may enhance patient outcomes by fostering their self-management skills. Initiatives to strengthen patient-provider relationships and support self-management should be developed and applied to interprofessional-cancer-care teams. IMPACT: This is the first known study to empirically support the links among patient-provider collaboration, self-management and patient outcomes. The study results can enhance practice, research and education.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».