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Enregistrement W4307544201 · doi:10.5737/23688076324484

Improving community and healthcare services for young adults living with cancer: Suggestions from a multiple stakeholder workshop

2022· article· en· W4307544201 sur OpenAlexaffvenueabout
Karine Bilodeau, Benedicta Hartono, Virginia Lee, Nathalie Folch, Danielle Charpentier, Marie‐France Vachon, Marie‐Pascale Pomey, Serge Sultan, Billy Vinette, Ali El-Akhras

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineOccupational Cancer Research CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisStakeholderStakeholder engagementSurvivorship curveCancer survivorshipHealth carePerceptionCommunity engagementGerontologyNursingCancerPsychologyMedicineFamily medicineQualitative researchPublic relationsSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and objectives: Despite the availability of healthcare and community services dedicated to cancer survivors, these remain underutilized by young adults living with cancer (YAC; aged 18-39). A workshop was organized in Montréal, Canada, to identify the needs of YAC during their post-treatment transition period and explore existing services dedicated to YAC. Methods: We recruited seventeen stakeholders (N = 17), including seven YAC, to participate in a one-day workshop to consult about best approaches and practices to meet the needs of YAC, post-treatment. All discussions were transcribed, and a thematic qualitative analysis was performed. Results: Two main findings were identified: differences and similarities among stakeholders about perceptions of post-treatment needs; and suggestions to meet YAC needs following treatment. Conclusions: Results demonstrate the importance of collaboration among multiple stakeholders, including YAC, when designing services for YAC. Results include suggestions to improve services available through community or healthcare centres.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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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