“We Don't Do Any of These Things Because We are a Death-Denying Culture”: Sociocultural Perspectives of Black and Latinx Cancer Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explored the unique challenges and experiences faced by Black and Latinx cancer survivors through the lens of their caregivers, including the specific cultural, social, and systemic factors that influence cancer survivorship experience within these communities in the United States. We conducted six focus group discussions (three Latinx and three Black groups) with a total of 33 caregivers of cancer survivors, (Mean age = 63 years). Data were analyzed using inductive content analysis; The sociocultural stress and coping model was used as a framework to interpret the findings. We identified three main themes: 1) families as (un)stressors in survivorship such as the vitality of social connections and families as unintended burden; 2) responses after diagnosis specifically whether to conceal or accept a diagnosis, and 3) experiencing health care barriers including communication gaps, biased prioritizing of care, and issues of power, trust, and need for stewardship. This study's findings align with previous research, highlighting the complex interplay between cultural, familial, and healthcare factors in cancer survivorship experiences within underserved communities. The study reiterates the need for culturally tailored emotional, physical, financial, and informational support for survivors and their caregivers. Also, the study highlights a need to strengthen mental health and coping strategies, to help address psychological distress and improve resilience among survivors and their caregivers.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».