Nurse-led virtual prostate cancer clinic for survivorship care: Qualitative study of patient experiences and needs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Prostate cancer survivors (PCa) can experience a range of unmet needs over a long horizon of survivorship. Thin healthcare services and specialist-led follow-up care models may not adequately address these needs. Digitally mediated nurse-led virtual care models may help support PCa survivors who have unmet survivorship needs in current healthcare systems. Methods: This qualitative descriptive study explores 10 patients’ experiences with follow-up and virtual care, informing the design of a nurse-led virtual clinic (the “Ned Nurse” Clinic) to provide integrated healthcare services. Results: Patient follow-up care experiences included uncertainty regarding care gaps despite new telemedicine modalities and the need for personalized wellbeing support. Patient recommendations for virtual care related to improving integration of existing care connections, supporting patient self-management, and addressing accessibility. Patients anticipate nurse-led PCa virtual care will: (1) clarify patient and provider roles and responsibilities; (2) improve care ease and access to care; (3) enhance mental wellbeing, and (4) reinforce continuity of care. Conclusion: Patients are keen to benefit from the flexibility and increased resources that digital health may provide, but remain concerned about digital literacy and service changes to support these innovations. Future work should evaluate the efficacy of digitally mediated nurse-led virtual care models to support PCa survivorship.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| 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 | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».