Exploring Patient‐Related Contextual Factors and Personal Reflections About the Managing Cancer and Living Meaningfully (CALM) Intervention for Adults With Advanced Cancer in Metropolitan and Non‐Metropolitan Southern Alberta: A Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The evidence-based Managing Cancer and Living Meaningfully (CALM) psychotherapeutic intervention was designed to address the complex needs of those with advanced cancer. Ample evidence supports the efficacy of CALM therapy; less is known about the patient-specific factors that influence initiation and continuation of CALM sessions. AIMS: To gain understanding of patient-specific factors and referral routes that influence initiation and continuation of CALM. METHODS: An Interpretive Description framework and concurrent triangulation mixed-methods design was used to analyse baseline patient-specific variables for prediction of engagement (number of sessions) in CALM following recruitment from cancer centres, palliative care services, and community cancer care organisations across Southern Alberta, Canada. Patient input (n = 10) occurred through semi-structured interviews exploring experiences with advanced cancer, CALM referral and engagement. RESULTS: Among consented individuals (n = 69), those directly referred by healthcare providers (HCPs) and self-referred (total n = 32), engaged in more CALM sessions (M = 4.97, SD = 3.51) than those referred indirectly (M = 3.19, SD = 2.26, p < 0.05), particularly younger participants (< 65 years) and those with longer life expectancy (> 10 months). Participants chose CALM based on experiences of distress, wanting to talk openly, and expecting benefit. CONCLUSIONS: Greater patient engagement in the CALM intervention following HCPs' direct referrals may be based on trust in the HCP-patient relationship, and accurately prognosticating sufficient physical well-being for participation and benefit. Future health systems research may evaluate systematic programing with offering CALM referrals following an advanced cancer diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».