MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4224222612 · doi:10.5737/23688076322198205

Fatalism, Distrust, and Breast Cancer Treatment Refusal in Ghana

2022· article· en· W4224222612 sur OpenAlexaffvenue
Waliu Jawula Salisu, Jila Mirlashari, Khatereh Seylani, Shokoh Varaei, Sally Thorne

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensWomen's Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésFatalismBreast cancerDistrustIgnoranceMedicineSuperstitionGrounded theoryFamily medicineCancerPsychologyPsychotherapistQualitative researchInternal medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following recent advancements in science and technology, cancer treatment options have increased remarkably alongside improved survival rates. Yet, some individuals diagnosed with breast cancer refuse treatment. This study aimed to explore how breast cancer patients' personal beliefs and ideas influence their decision to refuse medical treatment. Thirteen participant interviews were selected from a larger cohort for a secondary analysis using the grounded theory approach. The decision to forgo medical treatment was influenced mainly by personal beliefs, which were framed as: 1. Triangle of religion, superstition, and ignorance, 2. Ghanaian traditional belief system, 3. My destiny, 4. Frail patient-staff relationships, 5. Futile appointments, and 6. Endless journey. Together, these fit into two overall themes-fatalism and poor communication patterns between healthcare providers and patients. Personal beliefs and managerial gaps within the health system mainly influence the growing trend of refusal of medical treatment among breast cancer patients in Ghana. These findings highlight the need for breast cancer education, professional counselling, and psychological support services.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Oncology Nursing JournalMême sujetGlobal Cancer Incidence and ScreeningTravaux en français237 207