The Process of Self-Management: A Qualitative Case Study Reporting on Cancer Survivors’ and Program Staff’s Experiences Within One Self-Management Support Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Background. Cancer survivors must manage a range of adverse symptoms and side effects postdiagnosis. These effects often co-occur with preexisting comorbid conditions. Recognizing the complex chronicity of the disease, self-management support interventions have been developed to promote cancer survivors’ knowledge, skills, and confidence to self-manage their health. Though shown to be beneficial, the processes underlying self-management have yet to be explicated. Aim. To explore how a community-based self-management support intervention fosters cancer survivors’ knowledge, confidence, and skills to self-manage their health. Method. A qualitative case study adopting multiple viewpoints was utilized. Seventeen cancer survivors who participated in a self-management support intervention (referred to as a cancer coaching program) were interviewed and six program staff took part in a focus group. Transcripts from the interviews and focus group were analyzed using a hybrid inductive–deductive approach guided by principles of qualitative description. Results. Cancer survivors and program staff offered complementary perspectives that enhanced our understanding of how the self-management support intervention fosters cancer survivors’ knowledge, confidence, and skills to self-manage their health. Four themes captured strategies necessary to promote self-management: (1) looking beyond the disease: the importance of holistic person-centered care, (2) cocreating plans: the key to effective and meaningful self-management support, (3) fostering activation via tailored, targeted, and expert-sourced information and resources, and (4) having dependable and impartial emotional support. Within each theme, pertinent self-management support strategies were described by cancer survivors and program staff. Discussion and Conclusion. Findings offer an understanding of how one community-based self-management support intervention promotes self-management and highlight valuable self-management support strategies that could be incorporated into existing and future interventions.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| 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 | 0,019 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».