Profils de recherche d’information sur le cancer (PRIC) : outil d’autoévaluation des préférences des patients en matière d’information sur le cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objectif : Les approches oncologiques contemporaines, comme les soins axés sur les valeurs et les forces, prennent en compte les besoins et les préférences du patient tout au long de l’expérience du cancer. On constate de plus en plus que les différences de comportement en matière de recherche d’information sur le cancer influent sur la communication patient-soignant, la prise de décision liée au traitement, la prestation et les résultats des soins, ainsi que la satisfaction du patient à l’égard des services de soins. Dans mes travaux de recherche passés, j’ai documenté divers profils de recherche d’information sur le cancer (PRIC) chez les patients. Il est possible de facilement reconnaître ces profils à l’aide d’un outil d’autoévaluation empirique à un item fondé sur la théorie. Méthodologie : Des recherches quantitatives guidées par la théorie de l’autoévaluation (TAE), selon laquelle les motivations à chercher de l’information sur soi-même varient en fonction de l’individu, ont montré que les motifs découlant de la TAE s’appliquaient au domaine de la santé (N = 600). Des travaux qualitatifs ont ensuite exploré la recherche d’information chez les personnes atteintes de différents cancers. Élaboré d’après cette série d’études, l’outil PRIC (qui pose une question générale invitant à choisir l’énoncé le plus représentatif parmi cinq phrases correspondant aux cinq profils de recherche d’information) a été testé auprès d’un large échantillon de personnes atteintes de différents cancers. Résultats : Dans cet échantillon (N = 2 142), les patients ont rempli l’outil PRIC et le sondage sur la satisfaction des patients en traitement anticancéreux ambulatoire (Ambulatory Oncology Patient Satisfaction Survey ou AOPSS). Voici les PRIC les plus fréquemment rapportés : complémentaire (50,2 %, recherche d’information sur le cancer qui ajoute à ce que le patient sait déjà), minimal (25,2 %, aucune recherche d’information sur le cancer), gardé (14,4 %, évitement de l’information négative et recherche d’information encourageante sur le cancer), axé sur les pairs (6,4 %, recherche d’information sur le cancer qui provient d’autres personnes ayant le même diagnostic) et intense (3,8 %, recherche du plus d’information possible sur le cancer). Le degré de satisfaction à l’égard des soins variait également selon les profils, le profil intense étant le moins satisfait dans tous les domaines de soins oncologiques. Conclusion et implications pour la pratique : L’outil PRIC permet d’évaluer rapidement le profil de recherche (ou d’évitement) d’information sur le cancer afin d’élaborer des interventions personnalisées. Il serait également intéressant de mener d’autres recherches sur l’évolution du PRIC au fil de l’expérience du cancer.
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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 | 0,067 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».