Information Needs About Cancer Treatment, Fertility, and Pregnancy: Qualitative Descriptive Study of Reddit Threads
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découle