What Young Women with Breast Cancer Get Versus What They Want in Online Information and Social Media Supports
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Young women are high users of social media (SM), but information is lacking on whether online supports including SM meet the needs of young women (<40 years) with breast cancer (YWBC). YWBC are a vulnerable population who experience many psychosocial challenges alongside cancer diagnosis and treatment. This study aimed to gather data on what YWBC get versus what they want in online support. Methods: Semi-structured interviews explored YWBC's perceptions and use of online information/SM, including visions for ideal support. YWBC between the ages of 18–40 were recruited via two urban oncology clinics. Recruitment continued until redundancy of responses was achieved. Results: Thirteen YWBC participated in the study. Some reported benefits of online supports included connection with similar others, emotional support and ease of use. These benefits were balanced by drawbacks, such as a lack of appropriate/credible information and/or distressing information. Respondents spontaneously mentioned coping strategies such as managing information exposure and regulating SM use to mitigate against harms of online supports. Collectively, participants described nine facets of an ideal online support hub, which could function as a one stop shop for informational, practical and emotional supports for YWBC. Conclusion: Developing a multifunction online support hub may help women to find credible and useful information, rapidly, and address current limitations of online supports.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».