Supported self-management for cancer survivors to address long-term biopsychosocial consequences of cancer and treatment to optimize living well
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: As individuals are living longer with cancer as a chronic disease, they face new health challenges that require the application of self-management behaviors and skills that may not be in their usual repertoire of self-regulatory health behaviors. Increasing attention is focused on supported self-management (SSM) programs to enable survivors in managing the long-term biopsychosocial consequences and health challenges of survivorship. This review explores current directions and evidence for SSM programs that enable survivors to manage these consequences and optimize health. RECENT FINDINGS: Cancer survivors face complex health challenges that affect daily functioning and well being. Multiple systematic reviews show that SSM programs have positive effects on health outcomes in typical chronic diseases. However, the efficacy of these approaches in cancer survivors are in their infancy; and the 'one-size' fits all approach for chronic disease self-management may not be adequate for cancer as a complex chronic illness. This review suggests that SSM has promising potential for improving health and well being of cancer survivors, but there is a need for standardizing SSM for future research. SUMMARY: Although there is increasing enthusiasm for SSM programs tailored to cancer survivors, there is a need for further research of their efficacy on long-term health outcomes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».