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Enregistrement W4409641600 · doi:10.1371/journal.pdig.0000609

Digital technology as a tool to provide social support to individuals with cancer in low- and middle-income countries: A scoping review

2025· review· en· W4409641600 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePLOS Digital Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensWomen's Health Research InstituteBC Children's HospitalB.C. Women's Hospital & Health CentreMcGill UniversityBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mediaPsychological interventionSocial supportThe InternetBreast cancerMedicineDigital healthQuality of life (healthcare)PopulationCancerInternet privacyEnvironmental healthHealth carePsychologyWorld Wide WebPolitical scienceComputer scienceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is a rising cause of morbidity and mortality in low- and middle-income countries (LMICs). Individuals diagnosed with cancer in LMICs often have limited access to cancer prevention, diagnosis, and treatment services. Digital technologies, such as the Internet and mobile phones, could be used to provide support to individuals with cancer in a more accessible way. The goal of this scoping review is to understand how digital technology is being utilized by individuals with cancer for social support in LMICs. Four electronic databases were searched up to June 2024 to identify studies that reported on the use of digital technology for cancer social support in LMICs. Articles were included if they were published in English, included adults diagnosed with any type of cancer, and reported the use of digital technology for social support. Study characteristics, population demographics, and technological interventions reported were extracted. In all, 15 articles from 12 studies were included in the scoping review. Only four countries utilized digital technology for social support: China, Iran, Kenya, and Serbia. The most common cancer type reported was breast. Online health communities, Internet-based resources, mobile applications, and telecommunication were the four digital technologies reported. Overall, the articles demonstrated that the use of digital technology for social support can be beneficial for individuals diagnosed with cancer in LMICs. We found that digital technology may improve quality of life, reduce anxiety and depression, and allow individuals to connect with other individuals diagnosed with cancer. We concluded that there is a limited understanding of how digital technology can be used to support individuals with cancer in LMICs. Future research is needed to explore how digital technology can be utilized by underrepresented regions to offer avenues of support for regionally common cancer types such as cervical.

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.

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 enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,412 · 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