Assessing how health information needs of individuals with colorectal cancer are met across the care continuum: an international cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies evaluating health information needs in colorectal cancer (CRC) lack specificity in terms of study samples involving patients. We assessed how health information needs of individuals with CRC are met across the care continuum. METHODS: We administered an international, online based survey. Participants were eligible for the study if they: 1) were 18 years of age or older; 2) received a diagnosis of CRC; and 3) were able to complete the online health survey in English, French, Spanish, or Mandarin. We grouped participants according to treatment status. The survey comprised sections: 1) demographic and cancer characteristics; 2) health information needs; and 3) health status and quality of life. We used multivariable regression models to identify factors associated with having health information needs met and evaluated impacts on health-related outcomes. RESULTS: We analyzed survey responses from 1041 participants including 258 who were currently undergoing treatment and 783 who had completed treatment. Findings suggest that information needs regarding CRC treatments were largely met. However, we found unmet information needs regarding psychosocial impacts of CRC. This includes work/employment, mental health, sexual activity, and nutrition and diet. We did not identify significant predictors of having met health information needs, however, among participants undergoing treatment, those with colon cancer were more likely to have met health information needs regarding their treatments as compared to those with rectal cancer (0.125, 95% CI, 0.00 to 0.25, p-value = 0.051). CONCLUSIONS: Our study provides a comprehensive assessment of health information needs among individuals with CRC across the care continuum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».