Supportive care for cancer-related symptoms in pediatric oncology: a qualitative study among healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of this study is to gain insight into the clinical experiences and perceptions that pediatric oncology experts, conventional healthcare providers, and complementary and alternative medicine (CAM) providers in Norway, Canada, Germany, the Netherlands, and the United States have with the use of supportive care, including CAM among children and adolescents with cancer. METHODS: A qualitative study was conducted using semi-structured in-depth interviews (n = 22) with healthcare providers with clinical experience working with CAM and/or other supportive care among children and adolescents with cancer from five different countries. Participants were recruited through professional associations and personal networks. Systematic content analysis was used to delineate the main themes. The analysis resulted in three themes and six subthemes. RESULTS: Most participants had over 10 years of professional practice. They mostly treated children and adolescents with leukemia who suffered from adverse effects of cancer treatment, such as nausea and poor appetite. Their priorities were to identify the parents' treatment goals and help the children with their daily complaints. Some modalities frequently used were acupuncture, massage, music, and play therapy. Parents received information about supplements and diets in line with their treatment philosophies. They received education from the providers to mitigate symptoms and improve the well-being of the child. CONCLUSIONS: Clinical experiences of pediatric oncology experts, conventional health care providers, and CAM providers give an understanding of how supportive care modalities, including CAM, are perceived in the field and how they can be implemented as adaptational tools to manage adverse effects and to improve the quality of life of children diagnosed with cancer and the families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».