Talking with adolescent and young adult cancer survivors about health after cancer: A review and communication guide for clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent and young adult (AYA) cancer survivors represent a vulnerable population in cancer care and survivorship. AYA survivors are a heterogeneous group that includes people between the ages of 15 and 39 years who were treated for cancer during their childhood or AYA years, at which time they had variable agency and may have received cancer care in pediatric or adult settings. AYA survivors experience one or multiple health care transitions, moving from active oncology to posttreatment survivorship and/or from pediatric to adult care. Clinician communication that centers the needs and preferences of the AYA and their family (parent, partner, other support person) is a therapeutic tool that can support AYAs in these health care transitions and promote AYA engagement in their care. In this article, the authors review clinician communication practices through the lens of AYAs' and families' lived experiences with a focus on the initial diagnosis and treatment phase, completion of treatment, and throughout posttreatment survivorship care. Specific communication topics relevant to survivorship encompass managing uncertainty and fear of cancer recurrence, discussing treatment-related future health risks, and supporting self-management and engagement in care. Best practices for clinician communication include maintaining openness, compassion, and flexibility to re-assess and adapt communication styles as an AYA cancer survivors' needs, concerns, and preferences change over time.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».