Implementing health promotion interventions in a pediatric oncology setting: A qualitative study among families impacted by cancer and healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
One way to prevent or minimize adverse effects from pediatric cancer is to adopt and maintain healthy behaviours. However, there is limited knowledge on how to successfully implement health promotion (HP) interventions in clinical settings. This study aimed to determine the factors affecting the participation in and implementation of an HP program from the perspective of adolescents impacted by cancer, parents of children or adolescents impacted by cancer, and healthcare professionals (HCPs). We conducted semi-structured interviews with adolescents and parents, and focus groups with HCPs. Data were analysed using thematic analysis. A total of five adolescents, nine parents, and eleven HCPs were interviewed. Three major themes were determined: (1) facilitators to participation and implementation, (2) barriers to participation and implementation, and (3) suggestions for improvement. Factors identified as keys to participation include tailoring interventions to families' specific needs and social support. Organizational barriers, health issues, and a lack of interest or need hampered participation in the program. Implementation was positively impacted by the interventions' perceived relevance and negatively by their lack of integration in clinical care. While HP interventions hold promise for improving quality of life, successful implementation requires addressing the multifaceted challenges faced by participants and providers.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».