Self-help groups: Oncology nurses’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
During the past decade in North America, the number of self-help groups for cancer patients has grown dramatically. Nurses' knowledge and attitudes about self-help groups could influence their practice behaviours and the information they provide to cancer patients. However, little is known about oncology nurses' views regarding self-help groups. This study used a cross-sectional survey to gather information about knowledge, attitudes, and practice behaviours of Canadian oncology nurses regarding self-help groups. A total of 676 nurses completed the survey (response rate of 61.3%). The respondents had spent, on average, 21.6 years in nursing and 11.6 years in oncology nursing. Results indicated that a large majority of nurses knew about available self-help groups. Approximately one-fifth of the nurses are speaking frequently about self-help groups with patients (20.7%) and are initiating the conversation on a frequent basis (22.0%). Overall, oncology nurses rated self-help groups as helpful with regards to sharing common experiences (79.5%), sharing information (75.6%), bonding (74.0%), and feeling understood (72.0%). The most frequently identified concern regarding the groups was about misinformation being shared (37.9%), negative effects of associating with the very ill (22.1%), and promoting unconventional therapies (21.2%). Implications from the study suggest that oncology nurses would benefit from learning more about the nature of self-help groups and being able to talk with patients about the self-help experience.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».