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Enregistrement W1989922466 · doi:10.1186/1471-5945-13-3

Barriers and facilitators of adherence to medical advice on skin self-examination during melanoma follow-up care

2013· article· en· W1989922466 sur OpenAlexafffund
Annett Körner, Martin Drapeau, Brett D. Thombs, Zeev Rosberger, Béatrice Wang, Manish Khanna, Alan Spatz, Adina Coroiu, Rosalind Garland, Gerald Batist

Notice bibliographique

RevueBMC Dermatology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalJewish General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchConquer Cancer Foundation
Mots-clésPsychosocialMedicineDistressCoping (psychology)Skin cancerConceptualizationPhysical examinationMedical adviceMelanomaFamily medicineClinical psychologyCancerPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Melanoma is the fastest growing tumor of the skin, which disproportionately affects younger and middle-aged adults. As melanomas are visible, recognizable, and highly curable while in early stages, early diagnosis is one of the most effective measures to decrease melanoma-related mortality. Skin self-examination results in earlier detection and removal of the melanoma. Due to the elevated risk of survivors for developing subsequent melanomas, monthly self-exams are strongly recommended as part of follow-up care. Yet, only a minority of high-risk individuals practices systematic and regular self-exams. This can be improved through patient education. However, dermatological education is effective only in about 50% of the cases and little is known about those who do not respond. In the current literature, psychosocial variables like distress, coping with cancer, as well as partner and physician support are widely neglected in relation to the practice of skin self-examination, despite the fact that they have been shown to be essential for other health behaviors and for adherence to medical advice. Moreover, the current body of knowledge is compromised by the inconsistent conceptualization of SSE. The main objective of the current project is to examine psychosocial predictors of skin self-examination using on a rigorous and clinically sound methodology. METHODS/DESIGN: The longitudinal, mixed-method study examines key psychosocial variables related to the acquisition and to the long-term maintenance of skin self-examination in 200 patients with melanoma. Practice of self-exam behaviors is assessed at 3 and 12 months after receiving an educational intervention designed based on best-practice standards. Examined predictors of skin self-exam behaviors include biological sex, perceived self-exam efficacy, distress, partner and physician support, and coping strategies. Qualitative analyses of semi-structured interviews will complement and enlighten the quantitative findings. DISCUSSION: The identification of short and long-term predictors of skin self-examination and an increased understanding of barriers will allow health care professionals to better address patient difficulties in adhering to this life-saving health behavior. Furthermore, the findings will enable the development and evaluation of evidence-based, comprehensive intervention strategies. Ultimately, these findings could impact a wide range of outreach programs and secondary prevention initiatives for other populations with increased melanoma risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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