Prospective Evaluation of Unmet Needs of Rural and Aboriginal Cancer Survivors in Northern British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The unmet needs of cancer survivors in rural, remote, and aboriginal communities are largely unexplored. We explored potential differences between rural survivors (rss) in 4 general population (gp) and 4 First Nations (fn) communities. METHODS: We approached 4 gp and 4 fn rs communities to participate in a mixed-methods project. Participants completed the Hospital Anxiety and Depression Scale (hads) and the Survivor Unmet Needs Survey (suns) and provided demographic information. Each question on the suns can be scored from 0 to 4, with 0 representing "no unmet need" and 4 representing "very high unmet need." A directed approach to content analysis of focus group and interview data was used to triangulate the hads and suns results. RESULTS: We prospectively accrued 23 fn rss and 56 gp rss for this study. More fn rss had borderline or abnormal anxiety (5% vs. 21%, p = 0.02). Compared with gp rss, fn rss had higher unmet needs scores in all categories: Information (2.29 vs. 0.8, p < 0.001), Work and Financial (1.66 vs. 0.5, p < 0.001), Access and Continuity of Health Care (1.83 vs. 0.44, p < 0.001), Coping and Sharing (2.22 vs. 0.62, p < 0.001), and Emotional (2.12 vs. 0.63, p < 0.001). The qualitative findings provided examples and insight into the unmet needs experienced by rss. CONCLUSIONS: First Nations rss had significantly higher anxiety and unmet needs compared with their gp rs counterparts. In addition, different qualitative themes were identified in the groups. Our findings support the development of tailored approaches to survivorship for these populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».