To Close the Gap of Survivorship Education: A Series of Breast Cancer Webinars in Collaboration with Wellspring
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Breast cancer survivors face uncertainties post-treatment, requiring ongoing support and education. Digital media online training courses may be used to disseminate evidence-based cancer information. In this study, we hosted a series of webinars which aimed to empower survivors with evidence-based survivorship information. Materials and Methods: A four-part weekly online webinar series (1 hour each) including expert presentations, survivor insights, and interactive question-and-answer sessions, was held in October 2023 during Breast Cancer Awareness Month, via the Zoom digital platform. Topics covered included surveillance, mental health, adjuvant antihormonal therapy, and sexual health. After the webinar series, participants completed a post-webinar survey electronically. The post-webinar survey assessed participant satisfaction, understanding of topics, and suggestions for improvement. Likert scales were used to measure self-reported changes in understanding of the discussed topics. Results: 99 participants took part in the Breast Survivorship and Surveillance webinar, 97 participated in the Mental Health in Breast Survivorship webinar, 108 participated in the Adjuvant Antihormonal Therapy for Breast Cancer webinar, and 74 participated in the Sexual Health after Breast Cancer webinar. 25 participants completed the post-webinar survey, administered after the final webinar (sexual health). Among the 25 survey participants, 96% (24/25) expressed that the information presented in the series of webinars was very useful or extremely useful. Furthermore, 80% (20/25) noted significant knowledge improvement. Conclusions: This breast cancer webinar series effectively bridges the knowledge gap in survivorship, offering valuable insights, emotional support, and practical guidance. The results emphasize the importance of ongoing education and support for breast cancer survivors.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».