Labels, Language, and Other Strategies to Improve Communication About Lower Grade Ductal Carcinoma in Situ: Theoretical Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle