Why Don’t Cancer Survivors Attend Cancer Support Groups in Toronto
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer is the leading cause of death for both men and women in Canada. Professionally or nonprofessionally led support groups have been recognized as a significant source of psychosocial support for cancer survivors. However, the participation rate was low and reasons for leaving a support group were not explored fully.
 Purpose: To explore the reasons why Chinese cancer survivors left or did not attend a cancer support group in Toronto.
 Methods: In-depth individual qualitative interviews were conducted. Five Chinese cancer survivors participated in in-depth interviews. Colaizzi’s phenomenological method was used to analyze the interview data.
 Results: Four themes were extracted from the in-depth interviews: “not fit in”, “not satisfied with the information provided”, “tried to be a normal person”, and “lack reliable transportation and convenient scheduling”.
 Conclusion: Cancer support groups can improve cancer survivors’ physical and psychosocial outcomes. The services can also help cancer survivors to obtain health related information and connect with professionals and peers. In recognizing the reasons why cancer survivors left support groups, health-care providers need to evaluate and be aware of the needs and difficulties for cancer survivors to attend support groups. They should match cancer survivors with appropriate groups. More language-friendly groups need to be launched, so cancer patients can easily find a suitable one from their neighborhood.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 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 ».