Bridging gaps in cancer care for young adults: A collaborative e-learning initiative for oncology nurses.
Notice bibliographique
Résumé
Background: The global incidence of cancer in young adults aged 18 to 39 has risen significantly, presenting unique challenges that permeate many aspects of their lives, from education to careers and finances. Despite expressing a desire for psychological support, many young adults are reluctant to share their concerns with nurses. As a result, these young adults may feel that their unique experience is not properly acknowledged and that their complex needs are not satisfied. Objectives: This project aims to share the experience of developing an e-learning training for continuous nursing education, focusing on enhancing nurses' awareness, knowledge, and support for young adults with hematological cancer through a collaborative approach. Methods: Utilizing verbatim data from co-design workshops, literature reviews, and The Leukemia & Lymphoma Society of Canada (LLSC) podcasts and resources, a multidisciplinary team developed three modules on understanding young adults, exploring psychosocial challenges, and providing effective support. Pedagogical approaches, inspired by Adult Learning Theory, were combined for a comprehensive and engaging learning experience. Findings: The collaborative e-learning initiative provides a tailored educational experience for nurses that addresses young adults' unique needs and challenges. The program's innovation consists of collaboration with patient-partners and community organizations to design, develop and evaluate its content and its structure. The preliminary evaluation highlights the program's strong potential to enhance nurses' awareness in addressing the unique psychosocial needs of young adults.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».