The role of Internet cancer information for older adults with cancer: Perspectives of older adults and healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Older adults with cancer have unique information and supportive care needs. There is a growing body of literature regarding the use of Internet health information, but less is known about the use of the Internet for cancer information amongst older adults with cancer. MATERIALS AND METHODS: This is a secondary analysis of qualitative data from a mixed-methods study of the use of cancer-related Internet information amongst adults with cancer. In the present study, we include transcripts from two samples: 34 interviews with adults over age 55 (n = 17) with cancer, and interviews and focus groups with healthcare professionals (n = 21). Data were analysed using thematic analysis with an interest in age-related themes. RESULTS: Our findings are grouped into three main themes: (a) independently augmenting healthcare services and supports; (b) supporting and situating information; and (c) mobilising family and support networks. Patients and healthcare providers described cancer-related Internet information as a beneficial resource to address gaps in information and supplement information from healthcare professionals from diagnosis and throughout treatment. Older adults reported using cancer-related Internet information to manage their cancer experience, although sometimes feeling technologically hesitant. However, healthcare professionals felt older adults were less likely than younger patients to seek cancer information from the Internet. CONCLUSION: The use of cancer-related Internet information is growing amongst older adults with cancer. Older adults mobilise technology uniquely. Healthcare professionals can support these efforts by being aware and through initiating dialogue about information preferences.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».