Cancer informational support and health care service use among individuals newly diagnosed: a mixed methods approach
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To report on the integration of quantitative and qualitative findings to increase understanding of the role of cancer informational support and use of health care services among individuals newly diagnosed with breast or prostate cancer. METHODS: A mixed methods sequential design was used. First, a quantitative secondary analysis considered self-report data from a large number of individuals newly diagnosed with cancer (n = 250); next, a follow-up, in-depth qualitative inquiry with distinct individuals also newly diagnosed was conducted (n = 20); last, using a quantitative-hierarchical strategy, quantitative and qualitative findings were merged and re-analyzed. RESULTS: Quantitative analyses showed significant relationships between informational support and health care services. For instance, individuals who received more intense cancer informational support [face-to-face and information technology (IT)] spent more time with nurses. Women with breast cancer as opposed to men with prostate cancer also were found to rely primarily on nurses for cancer information and information on health services available, whereas men relied mostly on their oncologists. In-depth interviews revealed that informational support could be construed as positive, unsupportive, or mixed depending on context. The mixed design analysis documented positive experiences for individuals who reported to be better prepared for consultations and treatments with information provided by more than one source. Negative experiences with physicians were reported by both women and men but the former was about quality of cancer information provided and the latter in terms of quantity. CONCLUSIONS: A mixed methods approach allowed a deeper understanding of the role of informational support on subsequent use of health care services by individuals with cancer. Further studies may include other types of cancer and diverse background characteristics to clarify how informational support and subsequent use of health services may be jointly determined by these factors.
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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 | 0,021 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».