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Record W3139309512 · doi:10.71781/12640

Framing body changes in patient-medical team conversations during treatment trajectories in surgical head and neck oncology

2020· dissertation· en· W3139309512 on OpenAlexaboutno aff
Maria Cherba

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languageen
FieldHealth Professions
TopicInterprofessional Education and Collaboration
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineHead and neckFraming (construction)Head and neck cancerGeneral surgeryInternal medicineSurgeryRadiation therapyEngineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les personnes qui subissent une chirurgie pour un cancer de la tête et du cou sont souvent préoccupées par les changements dans l’apparence et les fonctions corporelles causés par le traitement et rapportent des problèmes d’image corporelle, des niveaux plus élevés d’anxiété et une diminution de la qualité de vie. La communication avec les professionnels de la santé peut affecter la façon dont les patients vivent avec ces changements, notamment en raison des différences dans la manière dont les patients et leur équipe médicale perçoivent le traitement et les aspects qu’ils jugent importants à discuter. Toutefois, peu d’études se sont penchées sur la communication entre les patients et leur équipe soignante autour des changements dans l’apparence et les fonctions corporelles lors de consultations cliniques. Cette étude répond à cette question en s’appuyant sur les recherches en oncologie psychosociale et sur les recherches en communication sur le cadrage. L’objectif est de mieux comprendre le processus de communication entre les patients et l’équipe interdisciplinaire de chirurgie cervicofaciale autour des changements dans l’apparence et les fonctions corporelles, ainsi que les impacts potentiels de cette communication sur l’expérience des patients au cours de leurs trajectoires de traitement. Une étude empirique sur la communication entre les patients et l’équipe médicale a été menée dans une clinique d’oncologie de la tête et du cou d’un grand hôpital universitaire au Québec, Canada. Vingt patients ont participé à l’étude pendant six mois et 88 visites pré-chirurgicales et post-chirurgicales ont été observées (totalisant 54 heures de données enregistrées par audio ou vidéo). Des entrevues semi-dirigées ont été réalisées avec les patients avant et après leur chirurgie (n=45), ainsi qu’avec les membres de l’équipe médicale (n=6) à la fin de l’étude. Tout d’abord, cette étude révèle les patterns d’interaction qui caractérisent les visites pré-chirurgicales : comment les changements corporels sont abordés dans les discussions en rapport avec la survie et la guérison, comment les changements corporels sont établis comme étant une préoccupation (ou non), et comment différents membres de l’équipe peuvent jouer des rôles différents pour discuter des changements corporels avec les patients. Deuxièmement, les patterns d’interaction qui caractérisent les visites post-chirurgicales sont décrits : comment les changements corporels sont abordés dans les discussions en rapport avec la guérison et le rétablissement physique, comment l’amélioration et le progrès sont mis en évidence dans les consultations, et comment les différences entre les points de vue des patients et des soignants sont résolues dans les interactions. Les données des entrevues complètent les analyses, montrant les impacts positifs et négatifs potentiels de ces patterns d’interaction sur l’expérience des patients. Plus précisément, l’analyse révèle comment les préoccupations psychosociales peuvent être mises en arrière-plan dans les interactions cliniques. Les résultats de l’étude contribuent à la recherche sur la communication patient-soignant en permettant de comprendre comment les préoccupations émergent dans les interactions cliniques et comment les changements dans l’apparence et les fonctions corporelles sont abordés lors des consultations avec différents membres de l’équipe médicale. Ces résultats pourront être utilisés pour développer des programmes de formation pour étudiants et professionnels, afin de favoriser la prestation des soins intégrés répondant aux besoins des patients tant sur le plan physique que psychosocial.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.054

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.055
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0050.004
Scholarly communication0.0050.005
Open science0.0010.007
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.281 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Published2020
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