Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivors are living longer and are at greater risk of developing cancer than the general population. Promotion of healthy lifestyle behaviors and provision of regular follow-up care may modify the evolution of a second cancer diagnosis. Little is known, however, about cancer survivors' decision making and actions related to modifying second cancer risk. OBJECTIVE: Part of a larger mixed-method study of second cancer risk, qualitative interview data were collected to arrive at an interpretive description of how cancer survivors modify their second cancer risk, and how nurses and other healthcare professionals can best support survivors throughout the cancer survival trajectory. INTERVENTIONS/METHODS: Semistructured interviews were conducted with 22 cancer survivors (16 women and 6 men) drawn from a provincial cancer registry. The cancer survivors ranged in age from 19 to 87 years. The cancer history of the participants varied. Data were analyzed using the constant comparative method. RESULTS: Two themes that emerged from the interviews that speak to how cancer survivors modified their second cancer risk were (1) how I take care of my second cancer risk and (2) support I need to take care of my second cancer risk. CONCLUSIONS: For many cancer survivors, awareness of the benefits of taking care of second cancer risk does not translate into action. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Study findings reinforce that more needs to be done in supporting cancer survivors in taking care of second cancer risk.
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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) | 0,004 | 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 ».