Factors Related to Person-Centered Care for Older Patients With Cancer and Dementia in Designated Cancer Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Person-centered care (PCC) should be promoted for patients with cancer and dementia who are likely to be hindered from pursuing a meaningful life owing to their will not being reflected in the cancer treatment process. OBJECTIVE: This study aimed to clarify the factors related to nurses' practice of PCC for older patients with cancer and dementia in designated cancer hospitals. METHODS: An online cross-sectional survey was administered to nurses working at designated cancer hospitals in Japan. The survey items included demographic data and factors assumed to be related to nursing practice and practice of PCC. RESULTS: A multiple regression analysis indicated that the factors related to the practice of PCC were attitude toward patients with dementia (β = 0.264, P < .001), holding conferences (β = 0.255, P < .001), knowledge about cancer nursing (β = 0.168, P < .001), knowledge about dementia (β = 0.128, P = .003), and participation in dementia care training (β = 0.088, P = .032). CONCLUSIONS: Nurses' practice of PCC may not be sufficient to provide personalized care tailored to patients' cognitive function. The factors related to PCC are attitude toward patients with dementia, holding conferences, knowledge about cancer and dementia, and dementia care training. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: To promote PCC for patients with cancer and dementia, nurses should learn about these conditions with an interest in patients and collaborate with other professionals. Future studies should use cluster sampling and focus on the extent of cancer or dementia symptoms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».