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Enregistrement W2899189131 · doi:10.1111/ecc.12953

Perspectives of healthcare professionals on patient Internet use during the cancer experience

2018· article· en· W2899189131 sur OpenAlexaffabout
Kristen R. Haase, Roanne Thomas, Wendy Gifford, Lorraine Holtslander

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth professionalsThematic analysisHealth careMedicineNursingFocus groupThe InternetFamily medicineMedical educationQualitative researchSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we document cancer healthcare professionals' views of patients' use of cancer-related Internet information (CRII) and their views on how it informs the ways patients interact with healthcare professionals and services from the point of view of health professionals. We used an interpretive descriptive approach, conducting interviews and focus groups with oncology healthcare professionals (n = 21) at a University-affiliated western Canadian cancer treatment centre. Data were analysed using thematic analysis. We present an initial understanding of how CRII alters, informs and modulates patients' cancer experience and relates to their interactions with healthcare professionals and services. Findings were synthesised into two thematic categories: pragmatic concerns and priorities; and processes and practices. Healthcare professionals were supportive of patients' needs for more information, particularly at key points in the cancer trajectory when information may be lacking. Participants concurred that CRII could positively benefit patients and, if shared with their healthcare professional, could benefit the patient-healthcare professional relationship. Oncology healthcare professionals provide pivotal information to patients; thus, they are well situated to engage patients in discussions about CRII and incorporate this into patient encounters. These actions may open new lines of communication with patients, strengthen the patient-professional relationship and empower patients to be engaged in their own care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,408 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

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