“The Cancer is My Life”: patient and caregiver perceptions of the time toxicity of palliative systemic cancer treatments for advanced gastrointestinal cancers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Treatment for advanced cancer entails substantial time commitments, which has been labelled the 'time toxicity' of treatment, though the perspectives of people affected by cancer are still being established. We aimed to establish patient and caregiver perspectives on the 'time toxicity' of palliative systemic treatments. METHODS: Semi-structured qualitative interviews were conducted using an inductive approach. Purposively selected adults with advanced gastrointestinal cancers who had received palliative systemic therapy and caregivers were recruited from one metropolitan and regional site. Interviews were analysed using thematic analysis. RESULTS: Twenty patients and ten caregivers participated. Eighty percent were Australian-born, 60% were 55-74 years old, 57% had colorectal cancer, 50% were female, and 50% were regionally situated. Five themes emerged: (1) treatment as work, (2) opportunity costs of receiving care, (3) treatment time as an investment, (4) time in treatment decision-making, and (5) tools for managing treatment time. Participants found it burdensome to organise their lives around treatment requirements. Perception of time burdens related to understandings of treatment benefit, experience of downsides, and psychological reactions to illness. Time spent coordinating and recovering from treatment had a substantial impact on participants' lives outside of contact days. However, participants valued the potential benefits of treatment and described healthcare time as a modifier, rather than a driver, of treatment decision-making. CONCLUSION: This qualitative analysis contributes a foundational understanding of perceptions, sources, and impacts of healthcare time burdens in an Australian context. Further research will identify, assess, and address modifiable sources of time burdens in cancer care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».