Patient Education and Communication in Palliative Radiotherapy: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Palliative radiotherapy (PRT) is central to symptom control in advanced cancer, yet referrals are often late, and patients and clinicians frequently hold misconceptions about intent, benefits, and logistics. Patient education may address these gaps, but the PRT-specific evidence base has not been consolidated. We conducted a narrative review following SANRA guidance. We searched PubMed, Scopus, and the Cochrane Library for English-language studies from 1 January 2000 to 18 July 2025. Eligible articles evaluated structured patient-education interventions or characterized education or communication content, information needs, or decision processes among adults referred to or receiving PRT. Two reviewers independently screened and extracted data. Owing to heterogeneity of designs and endpoints, we performed a narrative synthesis without meta-analysis. Six studies met criteria: two randomized controlled trials, two prospective pre–post studies, one qualitative interview study, and one observational communication study, conducted in the Netherlands, the United States, Canada, and Hong Kong. Education at referral or consultation improved knowledge, reduced decisional uncertainty, and increased readiness to proceed with PRT. Education integrated with treatment improved symptom outcomes, including higher rates of pain control at 12 weeks and faster time to pain control when a nurse-led pain-education program accompanied PRT for painful bone metastases, and improvements in dyspnea, fatigue, anxiety, and function in advanced lung cancer. Observational and qualitative work showed low patient question-asking and persistent curative expectations; overall quality of life generally did not change. Although the evidence is limited and heterogeneous, targeted, standardized education appears to improve decision quality and selected symptoms in PRT pathways. Pragmatic multi-site trials and implementation studies are needed to define content, timing, personnel, and delivery models that are scalable in routine care.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».