Social stigma associated with cancer in the Newfoundland and Labrador population: an exploratory study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Among all Canadians, residents of the province of Newfoundland and Labrador (NL) have the highest risk of developing and dying of cancer. Effects of cancer-associated stigma and discrimination can contribute to the negative consequences of cancer and unnecessarily burden individuals diagnosed with cancer. In this study, we aimed to examine stigma and discrimination-related experiences of individuals diagnosed with cancer and predictors of experiencing stigma in NL. Methods: This was a cross-sectional and self-administered online survey study. The survey instrument included both open-ended and closed-ended items, and data were collected between June 2019 and February 2020. Descriptive statistics, thematic analyses, and regression techniques were used for data analysis. Results: A total of 325 respondents participated in this study. Self-perceived stigmatization and discrimination were reported by 24% and 14% of the participants, respectively. The most common sources contributing to these experiences were friends, insurance and financial companies, and workplace relations. Issues related to insurance, social relations, and workplace opportunities were among the most common reported impacts of cancer. A large portion of the participants had not experienced stigma and discrimination or experienced anything but positive support from others. Several factors associated with experiencing stigma were also identified, such as age, disease stage, ethnicity, and socioeconomic status. Misconceptions related to cancer, issues with insurance companies, and change of life after cancer were the top themes identified by thematic analysis. Conclusions: This study identified a rich overview of cancer-associated lived experiences in the NL population. Educational campaigns on cancer, integration of stigma-related support in cancer care, and stronger antidiscriminatory legislations and practices should be encouraged in NL.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».