SUPPORT MY WAY: Supporting Young People After Treatment for Cancer: What Is Needed, When This Is Needed and How This Can Be Best Delivered
Notice bibliographique
Résumé
As survival rates for teenagers and young adults (TYAs) with cancer exceed 80%, they are living longer post treatment, yet often experience prolonged health and quality of life concerns. Many TYAs also experience unmet support needs. This study aimed to identify TYAs support needs following treatment at a UK hospital and explore how and when TYAs prefer to receive support. This study involved two phases: Phase 1 involved semi-structured interviews with 16 TYAs, 1-6 years post-treatment, aged 16-25 years at time of treatment completion and examined their experiences of support services, and preferences for future care. Phase 2 consisted of co-design workshops with eight TYAs and feedback from five healthcare/allied professionals (HCAPs) to refine and develop recommendations. Phase 1 findings revealed six key themes: (1) survivorship as disrupted continuity; (2) negotiating legitimacy and relational safety in help seeking; (3) support offered vs. support sought: pathways of referral and self-initiation; (4) emotional readiness as context dependent and non-linear; (5) support as an ecosystem, not a moment; and (6) personalised autonomy in support engagement. Phase 2 findings informed recommendations that emphasise the importance of flexible, personalised, and accessible post-treatment support, with pathways of care/support that can adapt to TYAs changing needs and preferences over time.
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.
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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».