The Cardio-Oncology Patients—What They Know and What They Should Know
Notice bibliographique
Résumé
The growing number of patients after oncological treatment makes knowledge about potential cardiovascular complications of cancer therapy particularly important. Early recognition of symptoms enables the rapid initiation of appropriate therapy and improves outcomes. Education in this field increases awareness of the need for regular cardiology follow-up and adherence to health recommendations. It is advisable for patient education on the risk of cardiotoxicity to be included during visits with both the oncologist and the cardiologist. A self-developed questionnaire was used. It consisted of 40 questions (including 16 from the Health Behavior Scale) and 8 additional sociodemographic questions. An anonymous questionnaire was completed by 243 patients of the cardio-oncology outpatient clinic operating within the Department of Cardiology in Poland. In the survey conducted, patients were asked to define the concept of cardio-oncology; only 23.5% of respondents provided a correct answer. The highest level of awareness was observed among individuals under the age of 40 (p = 0.001) and of higher education levels (p < 0.001). Better knowledge was also noted among respondents who recalled being informed by their doctor about complications (p < 0.001) and among those who had undergone cardiological examinations (p = 0.005). The findings further revealed that respondents who recognized the importance of cardiac monitoring following therapy were significantly more likely to engage in health behaviors (p < 0.001). Particularly concerning was the limited communication regarding cardiovascular risks associated with cancer treatment. Only 24.3% of patients reported having been informed (or recalled being informed) by their oncologist about the potential cardiotoxic effects of anticancer drugs. Approximately one-third of respondents (32%) had not been referred for a cardiology consultation during their cancer treatment. Despite this, an overwhelming majority (95.5%) expressed the belief that a cardiologist should assess all oncology patients. These findings underscore critical deficiencies in patients’ education within the field of cardio-oncology. Health education interventions during oncological follow-up visits are needed
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».