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Enregistrement W4401368440 · doi:10.5737/23688076343381

Use and impact of virtual resources for peer support by young adults living with cancer: A systematic review

2024· review· en· W4401368440 sur OpenAlexaffvenue
Riley Martens, Mary Hou, Susan Isherwood, Alison Hunter-Smith, May-Lynn Quan, Colleen Cuthbert

Notice bibliographique

RevueCanadian Oncology Nursing Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLPsychosocialSocial supportPsychological interventionPeer supportChecklistMEDLINECochrane LibrarySurvivorship curveSocial mediaMedicineIntervention (counseling)Inclusion (mineral)Young adultPsychologyCancerGerontologyMeta-analysisWorld Wide WebNursingPsychiatryPsychotherapistComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Young adults (YA) with cancer often have unmet psychosocial needs. The impact of peer support delivered in an online format to fulfil these needs in the populations of YA with cancer has not been thoroughly examined. Methods: We searched Cochrane Central Register of Controlled Trials, CINAHL, Embase, and Medline databases. We included articles about online peer support interventions for YA cancer survivors between the ages of 18 to 40 years old. Results: Our literature search yielded n = 2,773 articles and we obtained consensus on 12 articles for inclusion. We qualitatively synthesized these articles using data abstraction based on the Template for Intervention and Replication (TIDierR) checklist. Overall, six studies demonstrated correlation between online peer support and improved wellbeing of participants. Thus, online peer support may be useful for young cancer patients. Conclusion: This systematic review summarizes the current state of knowledge regarding the availability and evaluation of online YA peer support programs and reveals the need for further research in this field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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