Harnessing Social Media to Develop Conceptual Domains of Quality of Life for Adolescents With Advanced Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many adolescents will not survive their cancer diagnosis and will live with advanced cancer (cancer i.e. difficult to cure). Due to the advancement of cancer therapies, many adolescents will live with advanced cancer for long periods of time. Enhancing QoL is a well-established goal of their clinical oncology and palliative care however, there has been little research to conceptualize QoL in ways meaningful to them. There has also been a lack of QoL research focused on the inclusion of their voices and experiences into QoL construct development. OBJECTIVES: The aim of this study was to develop proposed conceptual domains of QoL relevant to adolescents with advanced cancer. METHODS: This study was a qualitative study grounded in Interpretive Description. We used social media content created by adolescents living with advanced cancer to inform the development of QoL domains. Adolescents are increasingly using social media to share their experiences and we believed social media would facilitate access to rich data. RESULTS: 235 social media posts recorded by 14 adolescents were included in the analysis. This analysis generated domains relevant to the QoL of adolescents with advanced cancer: (1) Perceived Health, (2) The Lived Body, (3) Emotional Wellbeing, (4) Normalcy, (5) Purpose and Direction and (6) Re-Orientation. CONCLUSIONS: The QoL of adolescents with advanced cancer is poorly understood. This research has generated unique conceptual domains of QoL relevant to this population of adolescents. These concepts will inform the future development of a patient-reported outcome measure (PROM) that can measure their QoL.
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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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».