Experience of oncology nurses with cancer survivors during transition from acute oncology treatment to primary care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer care for Canadian cancer survivors remains fragmented. Little is known about the experience of Canadian oncology nurses providing cancer care for cancer survivors, as they transition from acute treatment to primary care. Objectives: This study aimed to (1) explore the experience of oncology nurses dealing with fragmented cancer care for cancer survivors in transition to survivorship; (2) identify oncology nurses' perspectives about what promotes or inhibits their delivery of quality cancer care; and (3) obtain their suggestions to improve cancer care. Design: This study used a phenomenological design to explore the experience of oncology nurses in caring for cancer survivors during transition to survivorship and examine how the nurse participants describe their experience. Semi-structured interviews were used to collect data and an interpretative phenomenological analysis approach was used to develop themes from the data. Results: Three oncology nurses participated in this study. The following five themes emerged: (1) Under personal transition: nursing assessment, symptoms management, patient education, resources offered, refusing label of cancer survivors, promoting adjustment to a new normal life, promoting return to work, and recognizing meaning of survivorship; (2) Under cancer survivor's care transition: promoting self-care management, communication, and maximal recovery of body functions; (3) Under nurse's positive experience promoting delivery of quality cancer care: caring for cancer survivors, experience and knowledge, and advocate for cancer survivors; (4) Under barriers that negatively affected delivery of cancer care: low socioeconomic status (especially low income), cultures and languages barriers, and limited time providing nursing care; and (5) Suggestions to improve cancer care: establishing a new position - primary nurse, increasing the number of healthcare professionals, and improving knowledge, skills, and experience. Conclusion: Oncology nurses' knowledge and experience provide a good foundation for quality cancer care and contribute to the health and wellbeing of cancer survivors.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| 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 | 0,014 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».