Current Situation and Influencing Factors of Vascular Access Decision‐Making Conflicts Among Breast Cancer Chemotherapy Patients in China: A Multicenter Investigation Based on the Ottawa Decision Framework
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the decision‐making conflicts regarding vascular access devices in Chinese breast cancer patients undergoing chemotherapy and the influencing factors. Design A multicenter cross‐sectional survey study. Method A total of 308 breast cancer patients undergoing chemotherapy were included. Questionnaires were conducted using a general information questionnaire, the Chinese version of the Decision Conflict Scale, the Decision Participation Expectation Scale, and the Decision Preparation Scale. Multivariate linear regression analysis was used to investigate the influencing factors of decision conflict regarding vascular access devices in breast cancer patients undergoing chemotherapy. Result The level of decision conflict in the patients was relatively high, with a score of 40.88 ± 9.64, significantly higher than the critical value of 37.5. During the decision‐making process of the patients, 162 cases (52.6%) tended to share the decision with the doctor, but in the actual participation process, 105 cases (34.9%) made the decision passively. There were a negative correlation between patient decision conflict and decision preparation and a positive correlation between patient decision conflict and decision participation. Age, unmarried status, average monthly family income, understanding of the disease, understanding of vascular access, and decision preparation were the main influencing factors of decision conflict. Conclusion There is a discrepancy between the expected decision‐making for vascular access devices among Chinese breast cancer chemotherapy patients and the actual participation. The level of decision conflicts is relatively high, and it is influenced by multiple factors. Medical staff should enhance communication with patients, respect their decision preferences, develop decision support tools, provide appropriate decision support to patients, reduce decision conflicts, and minimize decision regret.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».