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13 / Contrasting African and Canadian Perspectives: Having conversations about sexuality

2018· preprint· en· W4213301682 sur OpenAlexaboutno aff
Margaret I. Fitch

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Sexualities and LGBTQ+ Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman sexualityGender studiesSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cancer treatment can have a significant impact on an individualu2019s body image and sexuality. Evidence indicates conversations about these specific consequences do not happen often between cancer patients and health care providers. Purpose: This work will contrast the perspectives of Canadian and African nurses regarding conversations about the topic of sexuality with patients and family members after a cancer diagnosis.Methods: Data were collected through interviews with Canadian nurses (n=34) and through small group discussions with African nurses (n=25). Data were analyzed using a descriptive qualitative approach, identifying significant themes.Results: The participants acknowledged treatment has an impact on patientsu2019 sexuality. Conversations mostly occur during consent processes before treatment or when a patient raised a question about a specific side effect. These conversations rarely covered more than physical changes and did not focus on the impact of changes on emotional and personal relationships or intimacy. Participants expressed personal discomfort and lack of training for holding these conversations. They perceived the conversations as difficult for themselves as well as for patients. Sexuality was often described as a taboo topic, particularly in Africa, and one that was influenced strongly by cultural perspectives. Having time and privacy were also seen as barriers. Implications: Findings support the need to clarify role expectations for all team members about talking with patients regarding sexuality and provide education to support the expected roles.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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