Supporting Cancer Patients through the Continuum of Care: A View from the Age of Social Networks and Computer-Mediated Communication
Notice bibliographique
Résumé
Almost since its inception, the Internet has been used by ordinary people to connect with peers and to exchange health-related information and support. With the rapid development of software applications deliberately designed to facilitate social interaction, a new era is dawning in which patients and their loved ones can collaboratively build knowledge related to coping with illness, while meeting their mutual supportive care needs in a timely way, regardless of location. In this article, we provide background information on the use of "one-to-one" (for example, e-mail), "one-to-many" (for example, e-mail lists), and "many-to-many" (for example, message boards and chat rooms, and more recently, applications associated with Web 2.0) computer-mediated communication to nurture health-related social networks and online supportive care. We also discuss research that has investigated the use of social networks by patients, highlight opportunities for health professionals in this area, and describe new advances that are fuelling this new era of collaboration in the management of cancer.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».