Continued Attendance in Long-Term Follow-Up Care Among Childhood Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
While survival rates for childhood cancer have significantly improved, many survivors continue to experience late effects, making their health management a growing priority in survivorship care. To address these complications, systems for long-term follow-up care have been established; however, low attendance rates remain a concern, impeding the early detection and timely treatment of late effects. The objective of this qualitative descriptive study was to identify factors related to continued attendance in long-term follow-up care among childhood cancer survivors. Semi-structured interviews were conducted with 14 individuals aged between 20 and 39 years who had been diagnosed with childhood cancer and with a post-treatment period that has lasted more than five years. The data were analyzed using a content analysis method. Findings revealed that continued attendance was motivated by an understanding of the importance of early detection and a desire to reduce anxiety about potential late effects. In addition, the presence of a primary physician who served as an emotional anchor, as well as the desire to report on their growth and ability to lead a healthy social life, were also motivating factors for continued attendance. Furthermore, survivors had a heightened awareness of self-management and were motivated by a sense of appreciation toward their parents, who had supported their journey toward independence through continued follow-up care. Conversely, for some survivors, follow-up visits had become habitual and integrated into daily life, regardless of conscious intent.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».