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Enregistrement W3181243524 · doi:10.1158/1538-7755.asgcr21-60

Abstract 60: Cancer Navigator: A Video-Based Support and Education Tool for Cancer Patients and Their Caregivers

2021· article· en· W3181243524 sur OpenAlexaff
Ana María Pedraza-Flechas, Carolyn Taylor, Erika Barrera-Suárez, Luis Pérez Espallargas, Jesica Soto, Alejandra Arias, Andrés Felipe Martínez Patiño, Vera Perales, Ángela María Pinzón-Rondón, Ángela María Ruiz-Sternberg, Anna Cabanes, PhuongThao D. Le

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospital Anxiety and Depression ScaleFocus groupMedicineAnxietyThematic analysisDistressCancerPopulationDepression (economics)Family medicinePhysical therapyQualitative researchNursingPsychiatryClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: The aim of this study was to identify the informational needs of cancer patients and caregivers among a diverse population in Colombia to inform the development of Cancer Navigator, a video-based tool to help cancer patients and their families understand and navigate their treatment. Methods: Seven focus group discussions (FGDs) with n=47 participants and n=80 in-depth interviews (IDIs) were conducted to understand the needs of cancer patients and caregivers regarding their cancer diagnosis, treatment and rehabilitation in the Colombian healthcare system. The information was analyzed using thematic analysis, and informed the development of a series of 18 short infographic and personal narrative videos covering different cancer topics, delivered by local clinicians and survivors; along with a resource guide of local services for food, housing and transportation. A pilot study was conducted to evaluate pre-post depression and anxiety among 22 caregivers and 18 cancer patients at Hospital Méderi (Bogotá, Colombia). Results: Themes/topics identified from the interviews included: treatment effects; cancer etiology; nutrition, physical activity recommendations; psychological/spiritual/emotional support; alternative therapies; warning signs; self-learning cancer tools and administrative procedures. The pilot study showed a mild decrease in anxiety and distress immediately after viewing three videos. The proportion of patients with anxiety levels above normal (>7 on Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS) changed from 27% to 15% after viewing (p=0.17), and distress (score >5 on the distress thermometer) decreased from 35% to 22% (p=0.22). Conclusion: The Cancer Navigator video-based educational/support tool shows promise for reducing anxiety and distress among cancer patients and caregivers in Colombia. Next steps will be to test the feasibility and acceptability of the videos among patients, caregivers and healthcare providers at three additional oncology hospitals in Bogotá in 2021. Citation Format: Ana Pedraza-Flechas, Carolyn Taylor, Erika Barrera-Suárez, Luis Perez, Jesica Soto, Alejandra Arias, Andres Patiño, Vera Perales, Ángela Pinzón-Rondon, Ángela Ruíz-Sternberg, Anna Cabanes, Phuongthao Le. Cancer Navigator: A Video-Based Support and Education Tool for Cancer Patients and Their Caregivers [abstract]. In: Proceedings of the 9th Annual Symposium on Global Cancer Research; Global Cancer Research and Control: Looking Back and Charting a Path Forward; 2021 Mar 10-11. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2021;30(7 Suppl):Abstract nr 60.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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