Surveys of Cancer Patients and Cancer Health Care Providers Regarding Complementary Therapy Use, Communication, and Information Needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Complementary therapies (CTs) are increasingly utilized by cancer patients. Nonetheless, patients report insufficient support from health care practitioners (HCPs) and there is a general lack of patient-practitioner communication about CT use. Best care practices suggest that HCPs should address the needs of patients, including CT use. This study examined current practices of patients and HCPs as well as their interactions relating to CTs. METHODS: A total of 481 cancer outpatients and 100 HCPs completed questionnaires. Patient questions addressed CT use and information needs; HCP questions addressed knowledge, opinions and beliefs about complementary and alternative medicine. Patient-practitioner communication around CT was also examined. RESULTS: 47% of patients reported using CTs since diagnosis. Many commenced CT use to improve quality of life (65%) based on recommendations from family or friends. Patients acknowledged the need for trusted sources of information and would attend a hospital-based education program (72%). HCPs reported limited training about CTs but most (90%) expressed interested in receiving more training. The majority of HCPs (>80%) reported limited knowledge about the role of CTs in cancer care or evidence to support CT use. Questions about communication and interactions revealed that 80% of patients reported not having had an HCP speak to them about CTs. However, 63% of HCPs reported addressing CT use. CONCLUSION: Results demonstrate a need for improved CT education and training for patients and HCPs. increasing HCP knowledge and clinical skills will ensure patients' information needs about CTs are acknowledged and attended to, thereby providing safer and comprehensive cancer care.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».