Patient experiences through head and neck cancer: Information delivery combatting psychological distress
Notice bibliographique
Résumé
As part of a larger study investigating the utility of electronic decision support tools for patients with head and neck cancer (HNC), this article describes the patient experience of receiving cancer treatment in British Columbia, Canada. It aims to give voice to the patient experience and recommend a model of psychological adjustment for clinicians and clinical service management to consider to refine patient centric care pathways for HNC. Based in phenomenology, semi-structured interviews were conducted with 12 survivors of HNC, audio-video recorded, and thematically analyzed. Three themes were identified: (1) patients have high, though varying information needs; (2) an emotional experience; and (3) coping, strength, and resiliency. These themes arose from six concepts: (1) information needs; (2) fear of the unknown; (3) desire for personalized information; (4) varying degrees of information needs; (5) fear as a motivator versus stressor; and (6) high information needs on life after treatment. Conclusions: The patient experience must be considered through the full care trajectory and into survivorship to provide the right information to the correct patient at the optimal time. Patient journey mapping may be a novel approach to exploring the temporal relationship between information needs and the patient experience along the cancer continuum to uncover opportune moments, from the patient perspective, for knowledge and supportive care intervention. The model of psychological adjustment by Calver et al. (2019) can be considered to inform the delivery of cancer care information in a method recognizing the patient as the ultimate knowledge holder. Experience Framework This article is associated with the Patient, Family & Community Engagement lens of The Beryl Institute Experience Framework (https://www.theberylinstitute.org/ExperienceFramework). Access other PXJ articles related to this lens. Access other resources related to this lens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».