Sources of Stress for Breast Cancer Survivors Involved in Dragon Boating: Examining Associations with Treatment Characteristics and Self-Esteem
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study sought to (1) identify common stressors faced by breast cancer survivors involved in dragon boating, (2) examine the conceptual and statistical factor groupings of the stressors, (3) identify differences in stressor factors based on treatment characteristics, and (4) examine the associations between stressor factors and two indicators of self-esteem. METHODS: Survivors (n = 470) involved in dragon boating completed a survey assessing stressor frequency, stressor intensity, stressor valence, physical self-worth, and global self-esteem, along with demographic and cancer treatment information. RESULTS: An exploratory factor analyses (EFA) using maximum likelihood extraction with oblique rotation revealed a four-factor solution that included physical, emotional, social, and exercise-related stressors. Exercise-related stressors were reported more frequently and intensely but were appraised positively by most survivors. The physical, emotional, and social stressors were perceived predominantly as negative. Findings also revealed that physical and emotional stressors and exercise-related stressors were correlates of physical self-worth (R(2) = 0.26). Emotional, social, and exercise-related stressors were significant correlates of global self-esteem (R(2) = 0.11). Cancer treatments were also associated with the experience of stressors, with the strongest effects reported for chemotherapy treatment. CONCLUSIONS: Overall, the results demonstrate that participants experienced many stressors but that exercise-related stressors were viewed as more adaptive and were positive correlates of self-esteem processes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».