Early palliative care perceptions by patients with cancer and primary caregivers: metaphorical language
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This article reports on the results of an analysis of metaphorical language used by patients diagnosed with advanced cancer and their caregivers receiving early palliative care (EPC). METHODS: Data were collected through a pen-and-paper questionnaire on respondents' perceptions of the disease, its treatment and their idea of death, before and after receiving EPC. The data were analysed by identifying all metaphorical uses of language, following the 'metaphor identification procedure' proposed by the Praggjelaz Group. RESULTS: Metaphors were used from a variety of semantic fields. EPC was described using spiritual terms, to indicate that this approach was instrumental in 'restoring life', 'producing hope' and making patients feel 'accompanied'. The most recurrent metaphors were those referring to light and salvation; spatial metaphors were used to describe the treatment and the hospital as a 'safe haven' and 'an oasis of peace'. Patients and caregivers were overall consistent in the aforementioned ways of referring to illness and treatment; caregivers were more likely than patients to use war metaphors, although their use overall was rare. CONCLUSIONS: Our results suggest that EPC is perceived positively by patients and their caregivers and provide insights regarding the manner in which EPC could be presented to patients, caregivers and the public.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».