Toward equitably high-quality cancer survivorship care
Notice bibliographique
Résumé
Although models of cancer survivorship care are rapidly evolving, there is increasing evidence of health disparities among cancer survivors. In the current context, Canada's survivorship care systems privilege some and not others to receive high-quality care and optimize their health outcomes. The aim of this study was to improve survivorship care systems by helping clinicians and decision makers to a better understanding of how various psychosocial/political factors, survivors' health experiences and health management strategies might shape the development of and access to high-quality survivorship care for Canadians with cancer. Using a nursing epistemological approach informed by critical and intersectional perspectives, we conducted a three-phased Interpretive Description study. We engaged in critical textual analysis of documentary sources, a secondary analysis of interview transcripts from an existing database, and qualitative interviews with 34 survivors and 12 system stakeholders. On the basis of these data, we identified individual, group, and system factors that contributed to gaps between survivors' expected and actual survivorship care experiences. By understanding what shapes survivorship care systems and resources, we help illuminate and unravel the complex nature of the issue, supporting clinicians and decision makers to find multi-layered approaches for equitably high-quality survivorship care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».