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Enregistrement W4226210554 · doi:10.1177/23333936221083026

The Experiential Learning Pathway of Cancer Survivors as They Recover Their Lives Post-Treatment: A Qualitative Study

2022· article· en· W4226210554 sur OpenAlexafffund
Karine Bilodeau, Cynthia Henriksen, Virginia Lee, Marie‐France Vachon, Danielle Charpentier, Nathalie Folch, Jacinthe Pépin, Marie‐Pascale Pomey, Lynda Piché, Nicolás Fernández

Notice bibliographique

RevueGlobal Qualitative Nursing Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCounseling, Therapy, and Family Dynamics
Établissements canadiensMcGill University Health CentreHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Centre for Applied Research in Cancer Control
Mots-clésExperiential learningNarrativePsychologyQualitative researchQualitative propertyPsychology of selfIndependence (probability theory)PsychotherapistSocial psychologyPedagogySociologySocial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many cancer survivors, post-treatment challenges are predominantly related to their personal and social lives. These challenges are part of an experiential learning process linked to a survivor's identity, their desire to preserve independence, their social roles, and responsibilities along with a return to their normal lives. We used interpretive description to describe the experiential learning process of cancer survivors as they recover post-treatment. Data from five group discussions with 27 participants were combined with data from 9 in-depth individual interviews that examined post-treatment challenges. Through an iterative qualitative analysis, we uncovered 3 experiential learning pathways. Narrative vignettes are used to portray and highlight learning involved in accepting loss, asking for help, and rebuilding authentic social networks. Experiential learning shares recognizable features among individuals identified as milestones. These lead to a greater understanding of how cancer survivors acquire a new sense of self and recover their lives post-treatment.

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)0,008
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
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,523
Écart entre enseignants0,425 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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