Communication transforms the impact of the COVID‐19 pandemic on children with cancer and their families
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID‐19 pandemic altered healthcare systems globally, causing delays in care delivery and increased anxiety among patients and families. This study examined how hospital stakeholders and clinicians perceived the global impact of the COVID‐19 pandemic on children with cancer and their families. Methods This secondary analysis examined data from a qualitative study consisting of 19 focus groups conducted in 8 languages throughout 16 countries. A codebook was developed with novel codes derived inductively from transcript review. In‐depth analysis focused on the impact of the COVID‐19 pandemic on children with cancer and their families. Results Eight themes describing the impact of the pandemic on patients and their families were identified and classified into three domains: contributing factors ( COVID‐19 Policies, Cancer Treatment Modifications, COVID‐19 Symptoms, Beliefs ), patient‐related impacts ( Quality of Care, Psychosocial impacts, Treatment Reluctance ), and the central transformer ( Communication ). Participants described the ability of communication to transform the effect of contributing factors on patient‐related impacts. The valence of impacts depended on the quality and quantity of communication among clinicians and between clinicians and patients and families. Conclusions Communication served as the central factor impacting whether the COVID‐19 pandemic positively or negatively affected children with cancer and families. These findings emphasize the key role communication plays in delivering patient‐centered care and can guide future development of communication‐centered interventions globally.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».