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Enregistrement W4411847829 · doi:10.1186/s12885-025-14380-w

What factors influence sexual and reproductive health care among adolescent and young adult cancer patients?: a novel serial focus group study

2025· article· en· W4411847829 sur OpenAlexafffundabout
Niki Oveisi, Vicki Cheng, Dani Taylor, Preet Kang, Lori A. Brotto, Stuart Peacock, Helen McTaggart‐Cowan, Gillian E. Hanley, Sharlene Gill, Meera Rayar, Amirrtha Srikanthan, Mikaela Barnes, Haydn Bechthold, Norman Jansen, Mary A. De Vera

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of OttawaOttawa HospitalSimon Fraser UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSocial Sciences and Humanities Research CouncilCanada Research Chairs
Mots-clésReproductive healthFocus groupMedicineHealth equityHealth careSocioeconomic statusSexual orientationCohortResidenceEthnic groupYoung adultGerontologyDemographyPsychologyPopulationPublic healthNursingSocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Disparities in sexual and reproductive health care at diagnosis and during treatment for adolescent and young adult (AYA, ages 15-39) cancer patients may be linked to various factors, including those at the patient- and system-level. We conducted serial focus groups to explore how AYA cancer patients' experiences with sexual and reproductive health and its care are influenced by their identities (patient factors) and contextual enablers (healthcare factors). METHODS: We recruited individuals aged ≥ 18 years, diagnosed with cancer as an AYA, and residing in Canada. Participants were grouped into cohorts based on identity factors (e.g., gender, cancer stage) with each cohort taking in three serial focus groups mimicking support groups (e.g., sharing information, fostering community). Patient research partners contributed to topic guide development and co-facilitated focus groups. We used framework analysis guided by the PROGRESS-Plus (Place of residence, Race/ethnicity/culture/language, Occupation, Gender, Religion, Education, Social capital, Socioeconomic status, and Plus) framework on health inequity factors and Andersen's model of access to medical care. RESULTS: Altogether, 48 participants (age 33 (21-48)) were assigned into eight cohorts. Each cohort took part in three serial focus groups, resulting in a total of 24 focus groups. Among participants, there was representation based on gender (e.g., nonbinary and gender fluid, n = 4), non-heterosexual sexual orientation (n = 14), and race (n = 12). Themes indicate AYA cancer patients' experiences with lack of sexual and reproductive health information and support, and lack of consideration of experiences and beliefs when providing sexual and reproductive health care. Findings reveal eight identity (patient-level) factors (place of residence, self-advocacy (occupation, education, and plus), socioeconomic status, social capital (plus), gender and sex, age (plus), relationship status (plus), sexual orientation (plus)) and two contextual enablers (health care system-level factors) (inefficiencies and interactions) that influence access to appropriate and available sexual and reproductive health care. CONCLUSION: AYA cancer patients experiences with sexual and reproductive health care are influenced by their identity factors and contextual enablers. Treatment plans, research studies, and care programs should account for these to ensure that care is both inclusive and responsive to their unique needs.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,311 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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