Breast Cancer Survivorship and South Asian Women: Understanding about the Follow-Up Care Plan and Perspectives and Preferences for Information Post Treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: As more treatment options become available and supportive care improves, a larger number of people will survive after treatment for breast cancer. In the present study, we explored the experiences and concerns of female South Asian (sa) breast cancer survivors (bcss) from various age groups after treatment to determine their understanding of follow-up care and to better understand their preferences for a survivorship care plan (scp). METHODS: Patients were identified by name recognition from BC Cancer Agency records for sa patients who were 3-60 months post treatment, had no evidence of recurrence, and had been discharged from the cancer centre to follow-up. Three focus groups and eleven face-to-face semistructured interviews were audio-recorded, transcribed verbatim, cross-checked for accuracy, and analyzed using thematic and content analysis. Participants were asked about their survivorship experiences and their preferences for the content and format of a scp. RESULTS: Fatigue, cognitive changes, fear of recurrence, and depression were the most universal effects after treatment. "Quiet acceptance" was the major theme unique to sa women, with a unique cross-influence between faith and acceptance. Emphasis on a generalized scp with individualized content echoed the wide variation in breast cancer impacts for sa women. Younger women preferred information on depression and peer support. CONCLUSIONS: For sa bcss, many of the psychological and physical impacts of breast cancer diagnosis and treatment may be experienced in common with bcss of other ethnic backgrounds, but the present study also suggests the presence of unique cultural nuances such as spiritual and language-specific support resource needs. The results provide direction for designing key content and format of scps, and information about elements of care that can be customized to individual patient needs.
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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) | 0,000 | 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 ».