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Enregistrement W2015600733 · doi:10.1080/07347332.2010.488140

Is There an “Ideal Cancer” Support Group? Key Findings from a Qualitative Study of Three Groups

2010· article· en· W2015600733 sur OpenAlexafffund
Kirsten Bell, Joyce Lee, Sydney Foran, Sandy Kwong, John Christopherson

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSupport groupAttendanceQualitative researchPsychologySocial psychologyMedicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to study differently composed cancer support groups to generate insights into what groups are attractive to the widest range of participants, and how they might be best structured and composed. This study applied a qualitative design utilizing participant observation at three cancer support groups (a group for women with metastatic cancer, a colorectal cancer support group, and a group for Chinese cancer patients) and in-depth interviews (N = 23) with group members as the primary data collection methods. Despite the diverse composition of the groups, their perceived benefits were similar, and informants highlighted the information, acceptance, and understanding they received in the support group environment. However, gender and cultural differences were found in attendance patterns and the desired content of group meetings. Importantly, participants' motivations for attending cancer support groups also changed as they moved through the treatment trajectory: over time the need for information was at least partially replaced by a need for support and understanding. This study supports prior research findings that there is no ideal support group, nor is there a "magical formula" for attracting and retaining a diverse audience. However, including an educational component in support groups may increase the participation of currently underrepresented populations such as men and patients from culturally diverse backgrounds.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,377 · 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'étudeQualitatif
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

Citations39
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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