Identifying the gaps in Irish cancer care: Patient, public and providers’ perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The University of Limerick Cancer network (ULCaN) was established in 2019 with funding from the Health Research Institute at the University of Limerick in order to build a network between individuals in academia, primary and secondary care and the general public so that cancer services can be coordinated and more effective. The aim of this paper is to outline our experience of engaging with stakeholders to identify gaps in the cancer journey locally. METHODS: Four focus group discussions were conducted with patients; their carers; members of the public; and healthcare providers with 2 main aims: 1) to investigate gaps in cancer services; 2) to identify knowledge, attitudes and opportunities available to promote cancer research. The focus groups were audio recorded, transcribed and thematically analysed. RESULTS: 15 themes within the topics of cancer care, palliation, communication, clinical trials, diet and exercise and public and patient involvement in research and advocacy were identified. These include directing people to reliable information and navigating misinformation and stigma linked with cancer, promoting awareness of clinical trials and palliative care services and improving communication when multiple healthcare providers are involved. CONCLUSION: The need to make more coherent, efficient and integrated cancer research amongst local stakeholders was evident. Embedding patients and members of the public into ULCaN is an important deliverable for collaborative research.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».