Managing Cancer Experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with cancer increasingly use the Internet to find information about their illness. However, little is known regarding people's use of cancer-related Internet information (CRII) to manage their patient experience, defined as patients' cumulative perceptions of interactions with the healthcare system during their illness. OBJECTIVE: The purpose of this study was to create an understanding of CRII use by people newly diagnosed with cancer and how it shapes their patient experience and informs their interactions with healthcare professionals and healthcare services. METHODS: An embedded mixed design guided this study. Nineteen people with cancer were interviewed twice and completed a survey about CRII use. Qualitative data were analyzed using thematic analysis. Descriptive statistics summarized the quantitative findings. RESULTS: Participants of all ages and educational levels reported using CRII as a pivotal resource, across the cancer trajectory. Cancer-related Internet information played a central role in how patients understood their illness and when they sought and used healthcare services. Two themes emerged based on patient interviews: (1) person in context and (2) management of information. CONCLUSION: Cancer-related Internet information plays a crucial role in how people manage their illness and take control of their patient experience. Participants used CRII to learn about their illness, support their efforts to self-manage, and complement information from professionals. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Individuals and institutions can promote and encourage tailored CRII use by engaging patients and suggesting websites based on their needs. Doing so may create efficiencies in service use and empower patients to be more involved in their own care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».