Impact of Clinician-Patient Communication in Cancer using a Patient Communication Profile: A Randomized, Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
Background/objectives: Effective communication is critical to optimizing cancer care, influencing treatment plans and outcomes. Studies consistently demonstrate that clear, well-structured communication with cancer patients significantly enhances therapeutic results and plays a central role in meeting patient communication needs and improving care quality. Methods: This randomised, controlled, parallel, study evaluated the impact of the Patient Communication Profile (PCP) and quality of life (QoL) measures through the use of the McGill QoL instrument, on cancer patient outcomes. The PCP was completed by participants at baseline and 2 follow-up visits over 4 weeks and the McGill QoL instrument was completed at baseline and second follow-up visit. Questionnaires were made available to oncologists for the study group while these were blind for oncologists of the control group. Results: 105 patients were randomized (2:1) into control (N=41) and study groups (N=64). At baseline, no differences were observed between groups, while over the follow-up period, a better understanding and higher level of satisfaction with their encounters, due to a more comprehensive acquisition of information, was reported in the study group vs. control (p<0.05). The periodical and individualized feedback on need for information and related issues significantly contributed to the improvement in QoL (assessed using the McGill questionnaire) in the study group (p<0.05). Furthermore, significant improvements in mean PCP domain scores in the study group were also observed (p<0.05). Conclusion: Our findings show that integrating routine assessments of patients' information needs with individualized feedback to clinicians before encounters enhances mutual understanding. This approach improves patient QoL and optimizes treatment adherence in cancer care.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».