Delivering psychosocial support to family caregivers of cancer patients: Insights from Iranian psychosocial oncology professionals and family caregivers highlighting the need for change
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Supporting a family member with cancer poses significant challenges for family caregivers, who have unmet supportive care needs. Psychosocial oncology professionals (PSOP) are often the primary source of support for cancer caregivers in Iran. Given the lack of supportive care resources, innovative strategies are needed to support caregivers. This study explores the views of PSOP and caregivers regarding the challenges, potential solutions, and the role of digital technologies in supporting caregivers. METHODS: Employing a qualitative descriptive design, we conducted individual interviews and focus groups with 30 participants (15 PSOPs and 15 caregivers), recruited from five settings in Tehran, Iran(2023-2024). All sessions were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed using thematic analysis. RESULTS: PSOP identified challenges in delivering psychosocial care to caregivers , including inconsistency, uncertainty, and fragmented use of technology. Their recommendations included flexible psychosocial care via blended multi-modal digital technologies, professional development opportunities, and formal recognition and integration within the oncology setting. Caregivers experiencing frustration with the healthcare system expressed a need for family-centered care, flexible psychosocial care, and organized peer support networks. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Current psychosocial care in Iran is insufficient and misaligned with the preferences of PSOP and caregivers. PSOP and caregivers advocate for flexible psychosocial care through blended digital strategies. Public health strategists in Iran, as a low-resource setting with a family-centered context, should optimize resource utilization by prioritizing the training of PSOP, developing blended digital interventions, and leveraging trained peers to provide navigation and support to families, thereby easing the PSOP workload.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».