Back to school – The teachers’ worries and needs having a childhood cancer patient or survivor in their class
Notice bibliographique
Résumé
Background: A cancer diagnosis during childhood or adolescence causes nursery and school absences to various degrees. Attending school and meeting classmates gives many children and adolescents some normality back. Nevertheless, it can cause fears and concerns among the teachers. We are currently lacking information about the fears and needs of teachers having a child or adolescent diagnosed with cancer or with a cancer history in their classes. With this study, we aim to close this knowledge gap and assess the teachers' fears, worries and information needs having a child or adolescent diagnosed with cancer in the class to develop a suitable information tool (flyer). Methods: We performed an online survey including teachers covering all grades from nursery to vocational school within the catchment area of our hospital. The survey included separate questions for experience with students still receiving active treatment and those in follow-up care. Answer options included tick boxes and open-ended questions, which we grouped thematically. We used descriptive analysis to describe the survey findings, resulting in a newly developed flyer. Results: In total 358 teachers participated in the survey, 80% were female, 63% worked in nursery or primary school. One quarter (26%) had experience with a student diagnosed with cancer. Most teachers with (81%) and without (85%) experience reported at least one concern. The top three concerns reported were: (1) how to inform the class, (2) the resilience of the student and (3) how to deal with the student and his or her family. The teachers preferred oral information by physicians or parents and written information equally. Information on resilience, guidelines with an emergency situation, and the need for cancer-specific information were considered important by about 75-94% of the teachers. Conclusion: Most teachers reported concerns, which we cover in a newly developed information flyer. However, such a flyer cannot replace individual communication between health care professionals and teachers. The identified concerns are likely to be transferable to other school systems and countries.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».