Cultural adaptation of the Pan-Canadian Oncology Symptom triage and remote support practice guide for cancer-related fatigue in China: Integration of traditional Chinese medicine nursing evidence
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed at culturally adapting pan-Canadian Oncology Symptom Triage and Remote Support (COSTaRS) Cancer-related fatigue (CRF) Practice Guide to enable its use in China. This article focuses on presenting the key cultural adaptation step: supplementing traditional Chinese medicine (TCM) nursing recommendations for CRF symptom management according to evidence. Methods: Guided by A Guideline Adaptation and Implementation Planning Resource (CAN-IMPLEMENT), the process for cultural adaptation of the CRF guide in the COSTaRS project included translation, expert committee review, acceptability and feasibility assessment, and targeted adaptation to include TCM nursing techniques for CRF management via the Delphi method. Results: First, an expert committee of nurses, nurse leaders, and researchers was established. The practice guide was translated and verified by the members of the expert committee. Nurses then rated the practice guide for acceptability and feasibility. Concurrently, 83 stakeholders (nurses and patients) identified five relevant TCM nursing techniques: acupuncture, moxibustion, acupressure therapy, Taijiquan, and auricular acupoint embedding. A systematic review of literature identified three clinical practice guidelines and four systematic reviews. Through two rounds of Delphi expert consultation, five TCM care strategies were added into the culturally adapted COSTaRS practice guide. Conclusions: Cultural adaptation of the Canadian CRF practice guide involved not only language translation but also the addition of relevant TCM evidence. Combining TCM evidence and the Delphi method was a novel aspect of the cultural adaptation process. Further research is needed to investigate the implementation of the guide in appropriate settings in China.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».