What is known about the role of rural-urban residency in relation to self-management in people affected by cancer who have completed primary treatment? A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite wide acknowledgement of differences in levels of support and health outcomes between urban and rural areas, there is a lack of research that explicitly examines these differences in relation to self-management in people affected by cancer following treatment. This scoping review aimed to map the existing literature that examines self-management in people affected by cancer who were post-treatment from rural and urban areas. METHODS: Arksey and O'Malley's framework for conducting a scoping review was utilised. Keyword searches were performed in the following: Academic Search Complete, CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, Scopus and Web of Science. Supplementary searching activities were also conducted. RESULTS: A total of 438 articles were initially retrieved and 249 duplicates removed leaving 192 articles that were screened by title, abstract and full text. Nine met the eligibility criteria and were included in the review. They were published from 2011 to 2018 and conducted in the USA (n = 6), Australia (n = 2) and Canada (n = 1). None of the studies offered insight into self-managing cancer within a rural-urban context in the UK. Studies used qualitative (n = 4), mixed methods (n = 4) and quantitative designs (n = 1). CONCLUSION: If rural and urban populations define their health in different ways as some of the extant literature suggests, then efforts to support self-management in both populations will need to be better informed by robust evidence given the increasing focus on patient-centred care. It is important to consider if residency can be a predictor of as well as a barrier or facilitator to self-management.
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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 | 0,014 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 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 ».