Notice bibliographique
Résumé
Evidence of health disparities among cancer survivors is growing. Globally, survivorship models of care are evolving rapidly, yet few consider health and social disparities in their development, limiting access to high quality survivorship care for many. In the current context, Canada’s survivorship care systems may privilege some, and not others, to receive high quality survivorship care and optimize health in this context. Understanding the role of disparities in models of care development and access is essential to ensure individual need, rather than social privilege, guides opportunities for high quality survivorship care. This study aims to improve survivorship care systems by helping clinicians and decision makers to a better understanding of how various factors (e.g. social, political, economic, personal) and survivors’ health experiences and health management strategies might shape the development of and access to high quality survivorship care for Canadians with cancer. A nursing disciplinary epistemology, underpinned by pragmatism and informed by critical and intersectional perspectives, served as a framework to explore complexity within survivorship care. A phased qualitative Interpretive Description approach was used to analyze data from three distinct data sources: 1) critical textual analysis of 70+ document sources (e.g., survivorship guidelines, education programs, policies, resources); 2) secondary analysis of multiple transcripts from 19 survivors in an existing data base; and 3) 34 survivor and 12 stakeholder interviews. Survivors described a gap between their expected and actual survivorship care experiences. This gap was shaped by contextual and structural factors that further marginalized some individuals/groups. Factors shaping this gap at all levels included: individual (e.g., previous experiences, social determinants of health, advanced cancer, age); group (e.g., defining standardized “norms”); and system (e.g. efficiency drivers, underdeveloped guidelines, exclusionary messaging such as “cancer can be beaten”). Recommendations arising from these findings ranged from strategies to build survivor trust to integrated policies across social and health sectors to promote survivors’ holistic health. This multilayered, intersectoral approach to understanding what shapes survivorship care systems and resources highlights and unravels the complex nature of the issue, helping clinicians and decisions makers find multi-layered approaches for equitably high quality survivorship care.
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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 | 0,034 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».