MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2783157621 · doi:10.1111/nin.12230

Ways of knowing on the Internet: A qualitative review of cancer websites from a critical nursing perspective

2018· review· en· W2783157621 sur OpenAlexafffund
Kristen R. Haase, Roanne T. Thomas, Wendy Gifford, Lorraine Holtslander

Notice bibliographique

RevueNursing Inquiry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAssociation canadienne des infirmières en oncologie
Mots-clésThematic analysisPerspective (graphical)The InternetQualitative researchHealth careEmpirical researchNursing researchPsychologySociologyNursingMedicineEpistemologyWorld Wide WebComputer scienceSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People diagnosed with cancer typically want information from their doctor or nurse. However, many individuals now turn to the Internet to tackle unmet information needs and to complement healthcare professional information. The purpose of this study was to qualitatively explore the content of commonly searched cancer websites from a critical nursing perspective, as this information is accessible, and allows patients to address their information needs in ways that healthcare professionals cannot. This qualitative examination of websites is informed by Carper's fundamental patterns of knowing and complemented with the critical view to technology espoused by the philosophy of technology. We conducted a review of 20 websites using a two-step interpretive descriptive approach and thematic analysis. We identified the dominant discourse to be focused on empirical information on treatment, prognosis, and cure, and a paucity of sociopolitical, ethical, personal, and esthetic information. In place of holistic, nuanced, and accurate knowledge nurses may provide, patients find predominantly empirical and biomedical information online. Discussion explores and critiques online cancer content, gaps in information, and the importance of information diversity. Implications focus on needed discourse around pervasive technologies and the nursing role in assessing and directing patients to holistic information.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,431
Tête enseignante GPT0,636
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNursing InquiryMême sujetHealth Literacy and Information AccessibilityTravaux en français237 207