Expanding Psycho‐Oncology Services in India: Perspectives From Physicians in Cancer Care Centres
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the rising importance of mental health in current times, it also calls for attention to how cancer care services can be improved upon by integrating the emotional needs of patients and caregivers in India. The country's unique diversity and socio-cultural fabric presents unseen challenges; therefore, this study explores the enablers and barriers of integrating psycho-oncology services in India through the lens of physicians working in cancer care settings. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 20 physicians (medical oncologists, surgical oncologists, radiation oncologists, and palliative physicians) who had worked in cancer care along with a psycho-oncologist, over the past 2 years. The data were analysed using thematic analysis. RESULTS: Four major themes and 15 sub-themes emerged during the analysis. All physicians unanimously reported that psycho-oncology services have been an enabler in the cancer care continuum, as well as a key catalyst in improving their productivity, impacting the overall treatment outcome. However, the multifaceted problem space requires national-level interventions to streamline an equitable delivery of psycho-oncology services across India. Major and sub-themes were identified and documented along with the text excerpts in the table. CONCLUSION: This study highlighted the much-needed appreciation of the intangible value added by early interventions from psycho-oncology professionals in India, as expressed by the beneficiaries of this service. The study also revealed the potential challenges hindering its growth, and perspectives from professionals across the country reinforced the need for novel solutions that address unique challenges while embracing its diversity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».