Using a Positive Self-Talk Intervention to Enhance Coping Skills in Breast Cancer Survivors: Lessons from a Community-Based Group Delivery Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cancer survivorship is a distinct phase of the cancer continuum, and it can have myriad associated stresses and challenges. The purpose of the present study was to evaluate the effectiveness of a positive self-talk (pst) intervention in enhancing the coping skills and improving the psychological well-being of breast cancer survivors. METHODS: Participants (n = 38) were recruited from 5 support groups in a small eastern Canadian province. Support groups were randomly assigned to either a control (n = 18) or an intervention (n = 20) condition. Intervention participants were pre-tested, received a 2-hour pst in-person group workshop and a 10-minute "booster" session by telephone, and completed post-test questionnaires 1 month later. RESULTS: Intervention participants reviewed the workshop favourably. Nearly all participants used the intervention in everyday life, were able to accurately describe how pst works, and found that pst had a considerable impact on their ability to cope with cancer and related sequelae. However, the descriptive findings from the workshop evaluation did not translate into significant differences between the intervention and control groups on the psychometric measures. CONCLUSIONS: The pst intervention, delivered in a community group model, was positively received and effective in teaching participants about pst and how pst can be used to enhance coping skills for breast cancer patients. However, the intervention did not promote significantly greater levels of change in anxiety, depression, mood disturbance, or coping ability for intervention participants. The unique challenges of community-level psychological intervention are explored.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».