Experiences of End-of-Life Care of Older Adults with Cancer From the Perspective of Stakeholdersin Iran: A Content Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe end-of-life care forolder adults with cancer admitted to the hospital in Tehran, Iranto determine if there were any gaps in care for older adultsthat can be improved. MATERIALS: This study used a qualitative descriptive study design. In total, 37 individualsincluding patients, healthcare team members, and family caregivers, participated in the study. Semi-structured interviews using topic guides were conducted, and the thematic content analysis method described by Braun and Clarke (2006), was used to analyze the data. RESULTS: In total, 37 Iranian participants (12 male and 25 female), including 14 nurses, 3 oncologists, 1 social worker, 1 chaplain, 1 psychologist, 11 family members and 6 patientsinterviewed.Our main themes of end-of-life carewere:1) barriers to providing and receiving quality care for families and patients; and 2) coping strategies and empowerment of families and patients. CONCLUSION: Healthcare providers are recommended to familiarize themselves with the burden faced by patients and family caregivers who take care of older adults with chronic diseases at home, and they should organize their supportive and consulting actions. In order to improve the quality of life of older patientsand their family caregivers.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Qualitative study of end-of-life cancer care in Iran.
This is a qualitative study of end-of-life cancer care in Iran, not research itself.
Content analysis of end-of-life cancer care delivery in Iran; clinical/health services domain.
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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».