Yoga in adult cancer: an exploratory, qualitative analysis of the patient experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some patients receiving treatment in conventional health care systems access therapeutic yoga outside their mainstream care to improve cancer symptoms. Given the current knowledge gap around patient preferences and documented experiences of yoga in adult cancer, this study aimed to describe patient-reported benefits, barriers and characteristics of programming for yoga practice during conventional treatment. METHODS: In depth semi-structured interviews (n=10) were conducted in men and women recruited from cancer care clinics in Vancouver, Canada using a purposive sampling technique. The exploratory interviews were audio-recorded, transcribed and analyzed using Interpretive Description methodology and constant comparative analysis methods. RESULTS: Four themes emerged from the data to address our research objectives: patient-perceived benefits of yoga, reasons and motivations for practising yoga, hurdles and barriers to practising yoga, and advice for effective yoga program delivery in adult cancer. Several patients reported yoga reduced stress and other symptoms associated with cancer treatment. Thematic analysis found the social dimension of group yoga was important, as well as yoga's ability to encourage personal empowerment and awareness of physical body and self. Barriers to yoga adherence from the patient perspective included lack of time, scheduling conflicts and worries about financial burden. CONCLUSION: This small, diverse sample of patients reported positive experiences and no adverse effects following yoga practice for management of cancer and its symptoms. Results of this qualitative study identified patient-reported preferences, barriers and characteristics of yoga intervention optimal during adult cancer treatment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,010 | 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 ».