Relationship between Provider Communication Behaviors and the Quality of Life for Patients with Advanced Cancer in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Context: Patients with advanced cancer from Saudi Arabia are often not well informed about diagnoses, prognoses, and treatment options. Poor communication can lead to health-care decisions that insufficiently meet patients’ preferences, concerns, and needs and that subsequently affect patients’ quality of life. Objectives: The purpose of this study is to examine the relationship between provider communication behaviors and the quality of life of patients with advanced cancer. Method: A cross-sectional, correlation design was used in the present study, in which 159 patients with confirmed diagnoses of stage III or IV solid cancer were surveyed. Results: The mean summary score of the patients’ quality of life was 57.31. We found a significant relationship between provider communication behaviors and patient quality of life (β = 0.18, b = 0.35, SE = 0.15, p = 0.021). In addition, R2 shows that only 3.4% of variance in patient quality of life is predicated on provider communication behaviors. Conclusions: The relationship between provider communication behaviors and patient quality of life was low (r = 0.18). A possible reason for this is that provider communication behaviors are not the only factor that affects patient quality of life; other variables, such as the patient’s age, cancer type, and level of awareness, can also have an effect. Another possible explanation is that communication behaviors between patients and providers may vary depending on the level of cultural contact.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».