Study on Effective Communication Skills for Good Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
Even though communication is a key clinical skill in oncology, few physicians and cancer nurses have conventional formal training in this area. Inadequate communications may be upsetting for a patient or family since they frequently need much more information than is often delivered. Many clients leave consultations with questions regarding their diagnosis and prognosis, the value of more tests, and whether or not they are necessary for the management framework or the therapy's underlying therapeutic purpose. Furthermore, communication issues may prevent patients from enrolling in clinical trials, resulting in the delay of useful new treatments in clinics. Inadequate communication between experts or departments may lead to misunderstandings and a loss of trust among team members. Lack of communication and management skills training, according to oncologists, is a big role in their stress, work satisfaction, and emotional tiredness. As a result, many efforts aiming at strengthening cancer healthcare personnel's fundamental effective communication have been launched in recent years. Some of the problems that affect communications in an oncology context, and hence patient care, are discussed in this study. The fundamental conclusion of this research is that communication is beneficial in the treatment of any condition. In this paper, the author provides a comprehensive study on effective communication skills for good cancer care. Further research on the effectiveness of the Contraction Stress Test (CST) in improving healthcare professional communication should focus on improving patient outcomes rather than healthcare workers' views of their abilities.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».