Enablers and Barriers in Delivery of a Cancer Exercise Program: The Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exercise is an important therapy to improve well-being after a cancer diagnosis. Accordingly, cancer-exercise programs have been developed to enhance clinical care; however, few programs exist in Canada. Expansion of cancer-exercise programming depends on an understanding of the process of program implementation, as well as enablers and barriers to program success. Gaining knowledge from current professionals in cancer-exercise programs could serve to facilitate the necessary understanding. METHODS: Key personnel from Canadian cancer-exercise programs (n = 14) participated in semistructured interviews about program development and delivery. RESULTS: Content analysis revealed 13 categories and 15 subcategories, which were grouped by three organizing domains: Program Implementation, Program Enablers, and Program Barriers. ■ Program Implementation (5 categories, 8 subcategories) included Program Initiation (clinical care extension, research project expansion, program champion), Funding, Participant Intake (avenues of awareness, health and safety assessment), Active Programming (monitoring patient exercise progress, health care practitioner involvement, program composition), and Discharge and Follow-up Plan.■ Program Enablers (4 categories, 4 subcategories) included Patient Participation (personalized care, supportive network, personal control, awareness of benefits), Partnerships, Advocacy and Support, and Program Characteristics.■ Program Barriers (4 categories, 3 subcategories) included Lack of Funding, Lack of Physician Support, Deterrents to Participation (fear and shame, program location, competing interests), and Disease Progression and Treatment. CONCLUSIONS: Interview results provided insight into the development and delivery of cancer-exercise programs in Canada and could be used to guide future program development and expansion in Canada.
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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 ».