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Enregistrement W4286587352 · doi:10.1371/journal.pone.0269285

Fit theory: A cancer experience grounded theory emerging from semi-structured interviews with cancer patients and informal caregivers in Manitoba Canada during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4286587352 sur OpenAlexafffundabout
Maclean Thiessen, Andrea Soriano, Jason Park, Kathleen Decker

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFamily and Patient Care in Intensive Care Units
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesCancerCare Manitoba FoundationResearch ManitobaUniversity of ManitobaManitoba Health Research Council
Mots-clésGrounded theorySocial distanceDistancingPandemicHealth carePsychologyParticipant observationNursingMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Qualitative researchFamily medicineSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is not clear how changes to healthcare delivery related to the COVID-19 pandemic, including virtual care and social distancing restrictions, have impacted the experience of living with cancer. This study aimed to discover a theory capable of describing the cancer experience, how the pandemic impacted it, and for guiding predictions about how to improve it. METHODS: Between October 2020 and July 2021 digitally recorded semi-structured one-on-one interviews were conducted virtually with adult cancer patients and informal caregivers in Manitoba, Canada. Transcriptions and field notes from the interviews were analyzed using classic grounded theory. RESULTS: Interviews with 33 patients and 6 informal caregivers were conducted. Fit emerged as the core concept of the theory and describes the relationship between the healthcare system and the unique combination of characteristics each patient has. Good fit results in a positive experience and poor fit in a negative experience. Virtual care improves fit in clinical situations where non-verbal communication and physical examination are not important. Support from informal caregivers improves fit. Social distancing restrictions reduce the ability of informal caregivers to provide support. CONCLUSIONS: The impact of fit on the cancer experience suggests that care delivery should be tailored to both the individual needs of the patient and the intention of the clinical interaction. Developing evidence-based strategies to inform the integration of virtual care into oncology practice, with aim of promoting good fit between patients and healthcare services, is an important future direction.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0190,021
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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