Enhancing access to sustainable cancer supportive modalities: the roles of interactive health communication and trained volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Addressing the unmet needs of individuals with cancer in a timely manner is imperative for true implementation of person-centered care. Interactive health communication (ie, people's interactions with health information technologies) and more sustainable forms of support (eg, trained volunteers), are increasingly recognized as promising means to address the many barriers to accessing cancer-related support. This pilot study is timely as it tested an accessible cancer supportive approach that included e-handouts on 25 cancer distress-related topics and supportive phone calls by trained volunteers. The study objectives were to document participants’ preferences for the types of support offered, assess changes in distress pre and post, and determine the usability of the approach. Methods: Individuals with various types and stages of cancer (N = 88), diagnosed within the past 6 months were recruited from a university-affiliated cancer center in Montreal, Quebec, Canada. Participants completed the Cancer Support Community Distress measure at baseline, and they were prompted to request different types of support. Participants completed a follow-up questionnaire including the distress measure one to four weeks post support provision. Results: Of the 88 participants who filled out baseline questionnaires, 68 completed the follow up measures. Of the former, 76% (n = 67) made at least one request (e-handouts/phone calls/or both). The most frequently requested e-handout addressed pain/physical discomfort (37 requests) and phone calls were requested mostly for sleep problems (8 requests). Participants who requested both support modalities reported significantly lower distress [F (3,64) = 3.52, P = .02] at follow-up compared to those who made no requests. Ninety-two percent of participants who requested e-handouts reported that other patients would benefit from these. Participants who requested phone calls agreed or strongly agreed that volunteers were knowledgeable. The usability score was excellent (mean = 85.5/100; SD = 16.36). Conclusion: Preliminary findings indicate that this supportive approach is promising. Future work would document the differential contributions of supportive modalities that compare, for instance, professional versus lay (trained) support.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».