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Enregistrement W3127036568 · doi:10.1080/07347332.2021.1878316

Learning through the experience of cancer survivorship: differences across age groups

2021· article· en· W3127036568 sur OpenAlexafffund
Karine Bilodeau, Virginia Lee, Jacinthe Pépin, Marie‐Pascale Pomey, Serge Sultan, Nathalie Folch, Danielle Charpentier, Marie‐France Vachon, Élise Dumont-Lagacé, Lynda Piché

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésSurvivorship curveExperiential learningPsychosocialAutonomyFocus groupPsychologyCancer survivorshipGerontologyQualitative researchDiseaseCancerMedicinePsychotherapistSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify and describe challenges that contribute to experiential learning among cancer survivors across different age groups. RESEARCH APPROACH: Qualitative collaborative study. PARTICIPANTS: 27 cancer survivors. METHODOLOGICAL APPROACH: Participants were invited to explain the after-cancer challenges they learned from during six focus groups. Five were organized by age-group (15-18, 19-34, 35-44, 45-59, ≥ 60) and a mixed group was held to ensure the co-construction of findings with participants. Inductive content analysis was performed. FINDINGS: While learning to live with a chronic disease, participant's experiential learning appeared through four challenges: Searching for one's identity, Autonomy, Disruption of social roles and responsibilities, Reclaiming one's life. Particular aspects of challenges were identified across ages-groups and life courses. INTERPRETATION: Results indicate that psychosocial and health professionals should be sensitive to the fact that life courses are now diverse and not always associated with biological age. This has the potential to improve care by informing how these challenges affect the experience of cancer survivorship over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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