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Enregistrement W4213036710 · doi:10.3390/curroncol29020099

Peer Support Needs and Preferences for Digital Peer Navigation among Adolescent and Young Adults with Cancer: A Canadian Cross-Sectional Survey

2022· article· en· W4213036710 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jacqueline L. Bender, Natasha Puri, Sarah Abdulkareem Salih, Norma Mammone D’Agostino, Argerie Tsimicalis, A. Fuchsia Howard, Sheila N. Garland, Karine Chalifour, Emily K. Drake, Anthony Marrato, Nikki L. McKean, Abha A. Gupta

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of British ColumbiaPublic Health OntarioDalhousie UniversityUniversity Health NetworkUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésPeer supportMedicineSocial supportCross-sectional studyPeer groupYoung adultPeer reviewDescriptive statisticsFamily medicinePsychologyGerontologyNursingSocial psychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adolescents and young adults (AYA) with cancer desire peer support and require support programs that address their unique needs. This study investigated the need for, and barriers to, peer support and preferences for digital peer navigation among AYA. A cross-sectional survey was administered to AYA, diagnosed with cancer between the ages of 15–39, at a cancer center and through social media. Descriptive summary statistics were calculated. Participants (n = 436) were on average 31.2 years (SD = 6.3), 3.3 years since-diagnosis (SD = 3.8), and 65% (n = 218) were women. Over three-quaters (n = 291, 76.6%) desired peer support from cancer peers, but 41.4% (n = 157) had not accessed peer support. Main access barriers were: Inconvenience of in-person support groups (n = 284, 76.1%), finding AYA with whom they could relate (n = 268, 72.4%), and finding AYA-specific support programs (n = 261, 70.4%). Eighty-two percent (n = 310) desired support from a peer navigator through a digital app, and 63% (n = 231) were interested in being a peer navigator. Participants indicated a greater need for emotional (n = 329, 90.1%) and informational support (n = 326, 89.1%) than companionship (n = 284, 78.0%) or practical support (n = 269, 73.6%) from a peer navigator. Foremost peer matching characteristics were cancer-type (n = 329, 88.4%), specific concerns (n = 317, 86.1%), and age-at-diagnosis (n = 316, 86.1%). A digital peer navigation program was desired by over 80% of a large Canadian sample of AYA and could potentially overcome the barriers AYA experience in accessing peer support. The design of a peer navigation program for AYA should consider the matching characteristics and multidimensional support needs of AYA.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,304 · 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'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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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