Implementation of self-management support in cancer care and normalization into routine practice: a systematic scoping literature review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer survivors face a myriad of biopsychosocial consequences due to cancer and treatment that may be potentially mitigated through enabling their self-management skills and behaviors for managing illness. Unfortunately, the cancer system lags in its systematic provision of self-management support (SMS) in routine care, and it is unclear what implementation approaches or strategies work to embed SMS in the cancer context to inform health policy and administrator decision-making. METHODS/DESIGN: A comprehensive scoping review study of the literature will be conducted based on methods and steps identified by Arksey and O'Malley and experts in the field. Electronic searches will be conducted in multiple databases including CINAHL, CENTRAL, EMBASE, PsycINFO, MEDLINE, AMED, Cochrane Database of Systematic Reviews, Database of Abstracts of Reviews of Effects (DARE) (up to Issue 2, 2015), ISI Proceedings (Web of Science), PsychAbstracts, and Sociological Abstracts from January 1997 to November 5, 2018. Following the PRISMA-Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR), two authors will independently screen all titles/abstracts to determine eligibility, data will be abstracted by one author and checked by a second author, and findings will be narratively summarized based on constructs of implementation in the Normalization Process Theory. DISCUSSION: This will be the first scoping review study to synthesize knowledge of implementation of SMS in the cancer care context and the implementation approaches and strategies on embedding in care. This information will be critical to inform health policy and knowledge end users about the necessary changes in care to embed SMS in practices and to stimulate future research.
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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 | 0,133 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,013 |
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 ».