Trauma-Informed Approaches in the Context of Cancer Care in Canada and the United States: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is predominantly understood as a physical condition, but the experience of cancer is often psychologically challenging and has potential to be traumatic. Some people also experience re-traumatization during cancer because of previous, non-cancer-related trauma, such as intimate partner violence or adverse childhood experiences. A trauma-informed approach to care (TIC) has potential to enhance care and outcomes; however, literature regarding cancer-related TIC is limited. Accordingly, the objective of this scoping review was to identify what is known from existing literature about trauma-informed approaches to cancer care in Canada and the United States. A scoping review (using Arksey and O'Malley's (2005) framework) was conducted. The PsycINFO, CINAHL, MEDLINE (Ovid), Embase (Ovid), and Scopus databases, key journals, organizations, and reference lists were searched in February 2022. In total, 124 sources met the review criteria and 13 were included in the final review. Analysis included a basic descriptive summary and deductive thematic analysis using conceptual categories. Theorizations, applications, effectiveness, and feasibility of TIC were compiled, and gaps in TIC and recommendations for TIC were identified. TIC appeared to be growing in popularity and promising for improving cancer outcomes; however, gaps in the theorization, effectiveness, and feasibility of TIC persisted. Many recommendations for the application of TIC were not issued based on a strong body of evidence due to a lack of available literature. Further research is required to develop evidence-based recommendations regarding TIC related to cancer. A systematic review and meta-analysis would be warranted upon literature proliferation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».