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Enregistrement W4413804249 · doi:10.1080/10410236.2025.2546527

Labels, Language, and Other Strategies to Improve Communication About Lower Grade Ductal Carcinoma in Situ: Theoretical Review

2025· article· en· W4413804249 sur OpenAlexafffund
Suzanna Apostolovski, Nicole J. Look Hong, Anna R. Gagliardi

Notice bibliographique

RevueHealth Communication · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient-Provider Communication in Healthcare
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésBreast cancerDuctal carcinomaMedicineInterpersonal communicationAnxietyCancerCarcinoma in situGynecologyPsychologyInternal medicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ductal carcinoma in situ (DCIS) is when abnormal cells are found in the milk ducts of the breast, but they have not spread outside the ducts. It is not an invasive cancer, but it can sometimes turn into cancer over time if not treated. Women with low or intermediate grade DCIS are counseled to undergo standards of care, which may include surgery, radiation, and/or endocrine therapy even though DCIS may not develop into breast cancer, prompting confusion and long-lasting anxiety. The purpose of this study was to identify ideal labels, language, and other strategies to improve communication about DCIS. We conducted a theoretical review of 12 studies published between 2011 and 2022 and analyzed our findings with communication accommodation theory (CAT). Women and clinicians differed in initial orientation and psychological accommodation. Women were confused and anxious because clinicians employed labels such as pre-cancer or stage 0 cancer, but referred to it as "only" DCIS. Women preferred that clinicians refer to "abnormal cells" and distinguish DCIS from invasive breast cancer. In contrast, clinicians incorrectly believed that women understood that pre-cancer or stage 0 cancer distinguished DCIS from invasive breast cancer, and rather than explaining, referred women to other sources of information. However, women and clinicians agreed on several ways to improve communication: approximation (e.g. plain language), interpretability (e.g. visual aids), interpersonal control (e.g. take time to answer questions), discourse management (e.g. discuss risk of spread/recurrence) and emotional expression (e.g. address concerns).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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