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Enregistrement W4319723815 · doi:10.1188/23.onf.101-114

Exploring Peer Support Characteristics for Promoting Physical Activity Among Women Living Beyond a Cancer Diagnosis: A Qualitative Descriptive Study

2023· article· en· W4319723815 sur OpenAlexaff
Catherine M. Sabiston

Notice bibliographique

RevueOncology nursing forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSurvivorship curveAffect (linguistics)Quality of life (healthcare)Cancer survivorshipGerontologyPhysical activityPeer supportCancerCancer treatmentSocial supportActivities of daily livingDescriptive statisticsDescriptive researchPhysical therapyNursingPsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To explore women's perceptions of and preferred peer characteristics for peer mentoring to support physical activity promotion. Understanding how women living beyond a cancer diagnosis perceive peers for physical activity may help guide further health behavior mentoring and support practices. PARTICIPANTS & SETTING: 16 English-speaking adult women living beyond a cancer diagnosis. METHODOLOGIC APPROACH: Following a qualitative descriptive approach, four in-person focus groups were conducted and discussions were analyzed using inductive content analysis. FINDINGS: Participants described four considerations for peer matching: (a) personal characteristics, (b) physical activity characteristics, (c) cancer characteristics, and (d) finding a peer. Similarities in age, life phase, location, history of physical activity, type of cancer, severity of cancer, and personality were integral. An online or mobile application and the ability to create multiple partnerships were preferred. IMPLICATIONS FOR NURSING: Understanding methods to promote physical activity is imperative for long-term survivorship outcomes. Nurses in oncology care settings may promote physical activity and social support for women living beyond cancer diagnoses by facilitating optimal peer matches.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,285 · 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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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