Sources of spiritual well-being in advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To test a conceptual model of sources of spiritual well-being in patients facing life-limiting disease. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Princess Margaret Hospital, Toronto, Canada. PARTICIPANTS: 747 patients with stage IV gastrointestinal, breast, genitourinary or gynaecological cancer, or stage IIIA, IIIB or IV lung cancer, recruited from 2002 to 2008. MAIN OUTCOME MEASURE: Spiritual well-being as assessed by the FACIT-Sp-12. RESULTS: Using structural equation modelling, spiritual well-being was specified as being predicted by religiosity, self-esteem, social relatedness and the physical burden of disease. The model had a good fit, Comparative Fit Index=0.96, Non-normed Fit Index=0.94, Root Mean Square Error of Approximation=0.057. Standardised path coefficients relating each factor to spiritual well-being were as follows: religiosity 0.50, social relatedness 0.28, self-esteem 0.26 and physical burden -0.11. CONCLUSIONS: The authors confirmed our theoretical model in which spiritual well-being is positively associated with religiosity, self-esteem and social relatedness, and is negatively associated with physical suffering. Our findings support a multidimensional approach to spiritual well-being that addresses not only religious issues, but also pain and symptom control, and the potentially damaging effects of advanced disease on self-worth and close relationships. The spiritually informed clinical encounter may be one in which sufficient time and opportunity for reflection are afforded to consider illness trajectories and treatment decisions in the context of religious beliefs and personal values, self-worth, support systems and concerns about dependency.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».