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Enregistrement W3080357945 · doi:10.2196/17771

Information Needs About Cancer Treatment, Fertility, and Pregnancy: Qualitative Descriptive Study of Reddit Threads

2020· article· en· W3080357945 sur OpenAlexaffvenue
Ria Garg, Nevena Rebić, Mary A. De Vera

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensResearch CanadaCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityPsychosocialThematic analysisFertility preservationFamily medicineInfertilityMedicineCancerCancer survivorPregnancyQualitative researchGynecologyGerontologyPsychiatryPopulationEnvironmental healthSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A reproductive health implication of the increasing incidence of cancer among women is the impact of cancer treatment on fertility. OBJECTIVE: As patients are increasingly using the internet, particularly online forums, to seek and share experiences, our objective was to understand information needs about cancer treatment, fertility, and pregnancy of women with cancer as well as their caregivers. METHODS: We searched threads (original posts and responses) on four subreddit sites of Reddit ("r/Cancer," "r/TryingForABaby," "r/BabyBumps," and "r/Infertility") over a 5-year period between February 4th, 2014 and February 4th, 2019. Threads with original posts involving a lived experience or question regarding cancer treatment and female fertility and/or pregnancy or parenting/having children from the perspective of either patient or caregiver were included in our analysis. We analyzed threads using thematic analysis. RESULTS: From 963 Reddit threads identified, 69 were analyzed, including 56 with original posts by women with cancer and 13 with original posts by caregivers. From threads made by patients, we identified themes on becoming a part of an online community, impacts of cancer treatment and fertility concerns on self and social relationships, making family planning decisions, and experiences with medical team. We also identified a theme on the impact of cancer treatment and fertility concerns on caregivers. CONCLUSIONS: Reddit provided a rich pool of data for analyzing the information needs of women facing cancer. Our findings demonstrate the far-reaching impacts of cancer treatment and fertility on physical, mental, and psychosocial health for both patients and their caregivers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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