Wie zufrieden sind Brustkrebspatientinnen mit ihrer Behandlung?
Bibliographic record
Abstract
Fragestellung: Die Zufriedenheit von Patientinnen mit ihrer Versorgung gilt als Bestandteil der Behandlungsqualität. Ziel dieser Studie war, ein besseres Verständnis für die Bedürfnisse von Frauen mit Brustkrebs zu erlangen. Material und Methodik: Von 4538 Männern und Frauen mit verschiedenen Tumoren, die an der bundesweiten PASQOC®-Befragung zur Patientenzufriedenheit teilgenommen hatten, wurden die Subgruppen der 1132 Frauen mit Mammakarzinom und der 1485 Patientinnen mit anderen Tumoren separat analysiert. Die 99 verschiedenen Items des Fragebogens wurden zu 15 inhaltlichen Dimensionen zusammengefasst. Ausgewertet wurde die Problemhäufigkeit (PrH, prozentualer Anteil der Fragen mit als problematisch zu wertenden Antworten, idealer Wert 0 %). Ergebnisse: Die Brustkrebspatientinnen waren im Durchschnitt 59,9 Jahre alt und wurden überwiegend palliativ behandelt (46,4 %). Am zufriedensten waren sie mit den Dimensionen Schwestern/Pfleger und Arzt-Patienten-Beziehung (PrH 5,1 bzw. 10,6 %) sowie mit der „weiteren Unterstützung im Alltag“ (PrH 4,5 %). Dimensionen mit der geringsten Zufriedenheit waren Umgang mit Nebenwirkungen, Versorgung außerhalb der Praxis sowie Mitbestimmung/gemeinsame Entscheidungsfindung mit Problemhäufigkeiten von 41,4, 32,8 und 32,0 %. Diese Anteile lagen höher als bei Frauen mit anderen onkologischen Erkrankungen (PrH von 36,6, 27,1 bzw. 30,0 %). Schlussfolgerung: Brustkrebspatientinnen sind anspruchsvoller bzw. weniger zufrieden als Frauen mit anderen Tumorerkrankungen. Ärzte und Praxisteam sollten ihre Kommunikation stärker auf die Anforderungen dieser Patientinnen ausrichten und deren Familie und soziales Umfeld intensiver einbeziehen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".