Access to mental health support for rural cancer survivors: a scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This review is an individual master's student-led scoping review. This scoping review will analyze: What factors influence access to mental health services for cancer survivors in rural areas? What strategies are available to improve access to mental health services for cancer survivors living in rural areas? Introduction: The research recognizes different types of cancer can cause or exacerbate serious mental illness (Purushotham et al., 2013). In addition, rural communities suffer from a disproportionate amount of adverse health outcomes (Probst et al., 2019). The primary issue examined are the barriers accessing mental health support for rural cancer survivors. Inclusion Criteria: The review will cover literature on cancer survivors who finished their treatment. The focal concept is accessibility to mental health services for cancer survivors. The setting for the review is rural and underserved areas. Methods: The databases searched were CINAHL Plus (EBSCOhost), MEDLINE (Ovid), Embase (Embase.com), and APA PsycINFO (EBSCOhost). Publications in English and published from 2003 to the present. This scoping review followed the JBI Method protocols. Results: In this dataset, 27 articles were included. A data collection table was created to categorize similar findings which demonstrated the following themes for both research questions. Travel and Transportation, Lack of Education, Community, Financial Challenges, More Research, Better Transitions, Survivorship Care Plans, Rural Locations, Telehealth, and Peer Support. Conclusion: It would be beneficial to investigate the particular mental health support programs available in rural communities and examine the challenges, utilization, and effectiveness of these programs.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».