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Enregistrement W2318037763 · doi:10.1097/ncc.0b013e318208f2b3

Life After Cancer

2011· article· en· W2318037763 sur OpenAlexaff
Krista L. Wilkins, Roberta L. Woodgate

Notice bibliographique

RevueCancer Nursing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerMedicineSurvivorship curveCancer survivorPopulationCancer registryGerontologyFamily medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent research shows that cancer survivors are at greater risk of developing cancer than the general population. Although recommended, many cancer survivors receive no regular cancer screening. Cancer survivors' perceptions of their second cancer risk are, in part, suspected to influence their participation in cancer screening. OBJECTIVE: This study was conducted to explore how cancer survivors define and interpret second cancer risk. METHODS: An interpretive descriptive approach was taken whereby semistructured interviews were conducted with 22 cancer survivors (16 women and 6 men) drawn from a provincial cancer registry. The sample ranged in age from 19 to 87 years. The cancer history of the participants varied. Data were analyzed using the constant comparative method of data analysis. RESULTS: The overall theme, "life after cancer-living with risk," described cancer survivors' sense that risk is now a part of their everyday lives. Two themes emerged from the data that speak to how cancer survivors lived with second cancer risk: (1) thinking about second risk and (2) living with risk: a family affair. CONCLUSIONS: Effective risk communication to support the decisions made by cancer survivors with respect to cancer screening is warranted. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Study results provide foundational knowledge about the nature of second cancer risk that may be used to develop and refine standards for survivorship care including how second cancer risk can be best managed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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