Patient Satisfaction With Breast Cancer Care Delivery at the National Cancer Institute of Sri Lanka: Does Language Play a Role?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE This study sought to examine whether there was an association between language barriers and patient satisfaction with breast cancer care in Sri Lanka. METHODS A telephone-based survey was conducted in the three official languages (Sinhala, Tamil, or English) among adult women (older than 18 years) who had been treated for breast cancer within 6-12 months of diagnosis at the National Cancer Institute of Sri Lanka. The European Organisation for Research and Treatment of Cancer Satisfaction with Cancer Care core questionnaire was adapted to assess three main domains (physicians, allied health care professionals, and the organization). All scores were linearly transformed to a 0-100 scale, and subscores for domains were summarized using means and standard deviations. These were also calculated for the Sinhalese and Tamil groups and compared. RESULTS The study included 72 participants (32 ethnically Tamil and 40 Sinhalese, with 100% concordance with preferred language). The most commonly reported best aspect of care (n = 25) involved affective behaviors of the physicians and nurses. Ease of access to the hospital performed poorest overall, with a mean satisfaction score of 54 (30.5). Clinic-related concerns were highlighted as the worst aspect of the care (n = 10), including long waiting times during clinic visits. Sixty-three percent of Tamil patients reported receiving none of their care in Tamil and 18% reported experiencing language barriers during their care. Tamil patients were less satisfied overall and reported lower satisfaction with care coordination ( P = .005) and higher financial burden ( P = 0.014). CONCLUSION Ethnically Tamil patients were significantly less satisfied than their Sinhalese counterparts and experienced more language barriers, suggesting there is a need to improve access to language-concordant care in Sri Lanka.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».