Understanding compassionate care from the patient perspective: Highlighting the experience of head and neck cancer care
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To address the knowledge gap in the practice of compassionate healthcare by elucidating patient perspectives on compassion, empathy, and sympathy. Methods: Semi-structured telephone interviews were conducted at two time points with patients undergoing head and neck cancer treatment. Questions explored participants' understanding of compassion, sympathy, and empathy, as they relate to each other and to healthcare. Interviewers manually recorded responses. Qualitative exploratory methods were used to analyze data; inductive line-by-line coding was conducted to develop primary codes. Themes emerged through categorization of codes. Results: Ninety-five interviews conducted with 63 participants across two time points revealed four major themes - Compassion-vs-Empathy-vs-Sympathy, Coping Methods, Showing Care, and Nature of Interaction - encompassing seven categories, with a total of 24 codes. Codes were consistent across time points, except for two new codes, "positivity" and "personalized" emerging during follow-up interviews. Conclusions: Patient narrative from this study supported the concept that compassion is multidimensional and enabled several dimensions to be identified, highlighting the importance of patient perspectives in improving the provision of compassionate healthcare. Findings should be considered in future training and practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».