Supportive Expressive Group Therapy for Women with Advanced Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Supportive Expressive Group Therapy (SEGT) has been shown to enhance the well-being of women with breast cancer. However, its applicability for other cancer populations has yet to be determined. Critics assert that cancer support groups may be harmful, especially for patients with advanced disease. Two qualitative studies were conducted to assess the application of SEGT to women with advanced ovarian cancer. In Study 1, a qualitative analysis was conducted on participant interviews designed to evaluate SEGT in ovarian cancer populations by exploring both positive and negative experiences associated with SEGT. In Study 2, interviews with SEGT participants and their health care professionals were conducted and analyzed using a grounded theory analysis. Interviews explored how SEGT affected patients' relationships with medical professionals. Results of Study 1 suggested that SEGT could be challenging to the participants in that it involved both the discussion of distressing emotions and the witnessing of group members' suffering and death. However, though painful, the women generally perceived these emotions as part of the process of coming to terms with their cancer, and thus found SEGT helpful. Results of Study 2 revealed that, if initially misdiagnosed, women typically experienced feelings of anger and a loss of trust in health care professionals. SEGT was helpful in resolving anger and restoring trust by facilitating communication and increasing understanding. Oncology professionals perceived SEGT as enhancing patients' ability to cope with cancer. Women with advanced ovarian cancer felt that the benefits of SEGT far outweighed the associated distress and potential for harm. The reported substantial positive outcomes countered criticisms that SEGT may have negative iatrogenic effects.
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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) | 0,001 | 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 ».