Cancer Survivors' Experiences With and Preferences for Medical Information Disclosure and Advance Care Planning: An Online Survey Among Indonesian Cancer Support Groups
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To understand the experiences and preferences of Indonesian cancer survivors regarding medical information disclosure and advance care planning. METHODS: On the basis of systematic reviews of the scientific literature, qualitative studies, and expert-panel input, we developed an online survey that was distributed to nine cancer survivor support groups in Indonesia. RESULTS: A total of 1,030 valid responses were received. Most participants were younger than 60 years (92%), female (91%), married (78%), Muslim (75%), diagnosed with breast cancer (68%), highly educated (64%), and more than one year beyond diagnosis of their cancer. If diagnosed with a life-limiting illness, participants wished to be informed about their diagnosis (74%), disease severity (61%), estimated curability (81%), expected disease trajectory (66%), and estimated life expectancy (37%). Between 46%-69% of the participants wished to discuss four topics of advance care planning (end-of-life treatments, resuscitation, health care proxies, and what matters at the end of life); 21%-42% had done so. Of those who wished to discuss these topics, 36%-79% preferred to do so with their family members. The most important reasons for not being willing to engage in advance care planning were the desire to surrender to God's will and to focus on here and now. CONCLUSION: In a group of cancer survivors, most of them were highly educated, young, female, and diagnosed with breast cancer. Their preferences for medical information and advance care planning varied, with the majority wishing for information and involvement in advance care planning. Culturally sensitive advance care planning involves health care professionals eliciting individuals' preferences for medical information disclosure and discussing different topics in advance care planning conversations.
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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 ».