Self-reliance, Social Norms, and Self-stigma as Barriers to Psychosocial Help-Seeking Among Rural Cancer Survivors With Cancer-Related Distress: Qualitative Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Even when technology allows rural cancer survivors to connect with supportive care providers from a distance, uptake of psychosocial referrals is low. Fewer than one-third of participants in a telemedicine intervention for identifying rural survivors with high distress and connecting them with care accepted psychosocial referral. OBJECTIVE: The purpose of this research was to examine the reasons for which rural cancer survivors did not accept a psychosocial referral. METHODS: We utilized a qualitative design to address the research purpose. We interviewed participants who had been offered psychosocial referral. Semistructured interviews were conducted 6 weeks later (n=14), and structured interviews were conducted 9 months later (n=6). Data were analyzed descriptively using an inductive approach. RESULTS: Ultimately, none of the rural cancer survivors (0/14, 0%) engaged with a psychosocial care provider, including those who had originally accepted referrals (0/4, 0%) for further psychosocial care. When explaining their decisions, survivors minimized their distress, emphasizing their self-reliance and the need to handle distress on their own. They expressed a preference for dealing with distress via informal support networks, which was often limited to close family members. No survivors endorsed public stigma as a barrier to accepting psychosocial help, but several suggested that self-stigma associated with not being able to handle their own distress was a reason for not seeking care. CONCLUSIONS: Rural cancer survivors' willingness to accept a psychosocial referral may be mediated by the rural cultural norm of self-reliance and by self-stigma. Interventions to address referral uptake may benefit from further illumination of these relationships as well as a strength-based approach that emphasizes positive aspects of the rural community and individual self-affirmation.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».