Health Behavior Change Intervention Preferences Expressed by American Indian Cancer Survivors From a Southwest Tribal Community: Semistructured Interview Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While many factors, including social determinants of health, affect cancer mortality, one modifiable risk factor that may contribute to cancer disparities is obesity. The prevalence of obesity in the American Indian/Alaska Native population is 48.1% per the Centers for Disease Control and Prevention. The overall cancer mortality for the American Indian/Alaska Native population is 18% higher than the White population as reported by the American Cancer Society. Interventions tailored to American Indian/Alaska Native communities that promote healthy lifestyle behaviors after cancer diagnosis and prior to cancer surgery (prehab) might improve cancer outcomes for this population. OBJECTIVE: The aim of the study is to characterize the lifestyle behaviors of San Carlos Apache cancer survivors and identify preferences for the adaption of a prehab intervention. METHODS: Semistructured interviews and validated questionnaires were completed with San Carlos Apache cancer survivors (N=4), exploring their viewpoints on healthy lifestyle and cancer risk and preferences for program development. A thematic content analysis was conducted. RESULTS: and walked 53 minutes daily. The majority of participants reported a high willingness to change eating habits (n=3, 75%). All 4 reported willingness to participate in a diet and exercise program. Important themes and subthemes were identified: (1) cancer is perceived as a serious health condition in the community (N=4, 100%); (2) environmental exposures are perceived as cancer-causing threats (n=3, 75%); (3) healthy diet, exercise, and avoiding harmful substances are perceived as mitigating cancer risk (n=3, 75%); (4) barriers to healthy habits include distance to affordable groceries (n=3, 75%) and lack of transportation (n=2, 50%); (5) there is high interest in a prehab program geared toward patients with cancer (N=4, 100%); and (6) standard monitoring practiced in published prehab programs showed early acceptability with participants (N=4, 100%). CONCLUSIONS: Collaboration with tribal partners provided important insight that can help inform the adaptation of a culturally appropriate prehab program for San Carlos Apache patients diagnosed with cancer.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».