“Give My Daughter the Shot!”: A Content Analysis of the Depiction of Patients with Cancer Pain and Their Management in Hollywood Films
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cinemeducation, the pedagogical use of films, has been used in a variety of clinical disciplines. To date, no studies have looked at the use of film depictions of cancer pain and its management in clinical education. We investigated how patients with cancer pain and their management are depicted in Hollywood films to determine whether there is content that would be amenable to use for cancer pain assessment and management education. METHODS: A qualitative content analysis was performed. Films that contained characters with or references to cancer pain were searched for using the International Movie Database, the Literature Arts Medicine Database, the History of Medicine and Medical Humanities Database, and Medicine on Screen. After review, 4 films were identified for review and analysis. RESULTS: Themes that emerged from the analysis concerned the films' depictions of characters with pain, their healthcare providers, the therapies used for pain management, and the setting in which pain management was provided. CONCLUSIONS: This study demonstrates that patients with cancer pain are depicted in a compassionate manner. Pain management focused on the use of opioids. The settings in which patients received pain management was depicted as not being amenable to providing holistic care. This variety of topics related to pain management covered in the films make them amenable to use in cinemeducation. This study therefore forms the basis for future work developing film-based cancer education modules.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».