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Enregistrement W3082627008 · doi:10.3390/jcm9092815

Patient and Medical Oncologists’ Perspectives on Prescribed Lifestyle Intervention—Experiences of Women with Breast Cancer and Providers

2020· article· en· W3082627008 sur OpenAlexaff
Lynda G. Balneaves, Tracy Truant, Cheri Van Patten, Amy A. Kirkham, Erin Waters, Kristin L. Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerFamily medicineIntervention (counseling)CancerGerontologyGynecologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explored the perspectives and experiences of breast cancer patients and medical oncologists with regards to participation in a lifestyle intervention at a tertiary cancer treatment center. A thematic approach was used to understand the context within which a lifestyle intervention was recommended and experienced, to inform future lifestyle programming and promote uptake. Twelve women with breast cancer receiving adjuvant chemotherapy and eight medical oncologists completed interviews. Findings suggest receiving a prescription for a lifestyle intervention from a trusted health professional was influential to women with breast cancer. The intervention offered physical, psychological, emotional, social, and informational benefits to the women and oncologists perceived both physiological and relational benefit to prescribing the intervention. Challenges focused on program access and tailored interventions. Lifestyle prescriptions are perceived by women with breast cancer to have numerous benefits and may promote lifestyle interventions and build rapport between oncologists and women. Oncology healthcare professionals play a pivotal role in motivating women's participation in lifestyle interventions during breast cancer treatment. Maintenance programs that transition patients into community settings and provide on-going information and follow-up are needed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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