Engaging breast cancer survivors in their survivorship care.
Notice bibliographique
Résumé
22 Background: In North America, increasing evidence supports including patients’ in managing their own health as a strategy to improve health-related outcomes. Moreover, publications have emphasized the merit of supportive interventions during the survivorship phase, given their association with improvements in overall quality of life. Breast cancer survivors (BCS) are integral stakeholders of their own health, and ensuring their educational needs are met may positively influence them to become actively involved in their survivorship care. This study’s aimed to evaluate BCS activation levels in their care following an end of treatment educational group intervention (EOT) on what to expect after treatment, including self-management tips. Increased activation levels are consistently associated with improved self-management behaviors and utilization of services. Methods: The Patient Activation Measure (PAM), which evaluates one’s knowledge, skills, beliefs, and confidence for managing health and health care, was voluntarily self-administered to BCS shortly before and immediately following the EOT, and interviewer administered by telephone at 1 and 6 months post EOT, respectively. Data were analyzed with parametric (paired t-tests) and non-parametric (Wilcoxon Signed rank tests) comparisons as appropriate to assess EOT impact on BCS’ activation levels. Floor and ceiling effects were considered present if more than 40% of BCS achieved the highest score possible. Results: The pre and post survey response rate was 92.8%, the 1 month and 6 months delayed post survey response rate were 72.4% and 46.4%, respectively (n = 69). Post EOT, BCS significantly increased their activation levels: t(64) = 4.291, p ≤ 0.001, t(50) = 5.982, p ≤ 0.001 to t(32) = 4.664, p ≤ 0.001 for the post, 1 month and 6-month post surveys, respectively. The effect size of the BCS’ increased activation level in their own health increased incrementally with time from small (d = 0.40), medium (d = 0.65) to large (d = 0.84), for the post, 1 month and 6 month surveys, respectively. Conclusions: Our results indicate a large effect size in BCS activation levels at 6 month post EOT, suggesting a significant increase in BCS’s engagement to take part in their survivorship care and overall health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».