Cancer Care From the Perspectives of Older Women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To understand how older age affects cancer care, from the perspectives of older women. RESEARCH APPROACH: Qualitative, participatory. SETTING: Urban southern region of Ontario, Canada. PARTICIPANTS: Purposive sample (age groups and income) of 15 women diagnosed with cancer at age 70 or older; 10 women were diagnosed with breast cancer, 5 with gynecologic cancer. METHODOLOGIC APPROACH: Two face-to-face interviews, with data analysis in collaboration with the project team based on constructivist grounded theory, including negative case analysis. MAIN RESEARCH VARIABLES: Age, experience of cancer care. FINDINGS: Age-related life and health circumstances intersect with professional practice and wider social contexts and are implicated in treatment decision making, including decisions against treatment, as well as in the day-to-day "getting around" that cancer care requires. CONCLUSIONS: The nursing history should be holistic in scope, attending to the supportive care domains to elicit older women's physical, social, practical, informational, psychological, and spiritual needs after a diagnosis of cancer. History taking should draw forward older women's life contexts and examine these contexts in relation to cancer care, including treatment decision making. INTERPRETATION: Individual-level care and systems advocacy are required to ensure that older women's worries about sustaining independence, including worries generated by inadequacies in home-based care, do not act as determinants of treatment choices.
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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 ».