“It Could Have Been Me”: An Interpretive Phenomenological Analysis of Health Care Providers' Experiences Caring for Adolescents and Young Adults with Terminal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Adolescents and young adults (AYAs) with terminal cancer are a marginalized population with unique medical and psychosocial needs. AYAs commonly report challenges with their health care experiences, however, little is known about the experiences of the health care providers (HCPs) who deliver this specialized care. The purpose of the current study was to understand HCPs' experiences caring for AYAs with terminal cancer. Methods: Nine HCPs (four nurses and five physicians) took part in in-depth semistructured interviews. Participants were eligible if they were a nurse or physician in Atlantic Canada; cared for at least one AYA patient with terminal cancer in the past 3 years; and were able to speak and understand English. Data were analyzed using interpretive phenomenological analysis. Results: Analyses revealed four superordinate themes present in the data: (1) many unknowns and uncertainties associated with providing care for AYAs compounded by minimal or no training specifically concerning this population; (2) an intense emotional experience compared with caring for patients with terminal cancer of other ages; (3) personal identification with patients and their families; and (4) attempts to make sense of the circumstance thwarted by feelings of injustice and unfairness. Conclusions: HCPs experienced unique emotional and logistical challenges when caring for AYAs with terminal cancer, which can influence the care they provide. HCPs' experiences highlight the need for training to support clinicians in caring for AYAs with terminal cancer to optimize their own well-being and delivery of health care services to this population.
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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 | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».