Evaluation of CancerChatCanada: A Program of Online Support for Canadians Affected by Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Professional-led cancer support groups can improve quality of life and address unmet needs, but most Canadians affected by cancer do not have access to or do not make use of cancer support groups. A collaborative interdisciplinary team developed, operated, and evaluated Internet-based, professional-led, live-chat support groups (osgs) for cancer patients, caregivers, and survivors across Canada. OBJECTIVE: Our study aimed to report participant and participation characteristics in the pan-Canadian initiative known as CancerChatCanada, and to understand participant perspectives about the quality of communication and professional facilitation, overall satisfaction, and psychosocial benefits and outcomes. METHODS: Participants in osgs provided informed consent. Participant and participation characteristics were gathered from program data collection tools and are described using frequencies, means, and chi-squares. Patient, survivor, and caregiver perspectives were derived from 102 telephone interviews conducted after osg completion and subjected to a directed qualitative content analysis. RESULTS: The 55 professional-led osgs enrolled 351 participants from 9 provinces. More than half the participants came from rural or semirural areas, and more than 84% had no received previous cancer support. The attendance rate was 75%, the dropout rate was 26%, and 80% of participants were satisfied or very satisfied. The convenience and privacy of osgs were benefits. Meaningful communication about important and difficult topics, kinship and bonding with others, and improved mood and self-care were perceived outcomes. CONCLUSIONS: Our results demonstrate that this collaborative initiative was successful in increasing reach and access, and that pan-Canadian, professional-led osgs provide psychosocial benefit to underserved and burdened cancer patients, survivors, and family caregivers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».