Age-related patterns in negative affect and appraisals about colorectal cancer over time.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Age differences in reactions to cancer are established but poorly understood. The purpose of this study was to apply the theoretical model of strength and vulnerability integration (SAVI; Charles, 2010) to understand age-related patterns in emotional experiences and cancer appraisals among people diagnosed with colorectal cancer. METHODS: Individuals recently diagnosed with colorectal cancer (N = 139; 28-89 years-old) completed measures of positive and negative affect, depressive symptoms, and appraisals about cancer at four time points: baseline (prior to colorectal cancer surgery), 6-, 12-, and 18-months postsurgery. Multilevel modeling examined changes in affective experience and appraisals over time, across age, and the interaction of time by age. RESULTS: Negative affect decreased more rapidly over time among older adults than younger adults, p < .05, but positive affect was reasonably stable and unrelated to age. Depressive symptoms were also fairly stable over time, but consistently higher among younger adults, p < .01. Older age was significantly related to lower threat appraisals and greater levels of challenge, p < .01. Threat, but not challenge, mediated the age-by-time interaction predicting negative affect. CONCLUSIONS: Older age was related to lower levels of depressive symptoms and negative affect. Older adults also reported more adaptive appraisals of their cancer, which accounted for their more rapid decline in negative affect compared to younger adults. Overall, SAVI is a useful model for understanding age-related patterns in emotional well-being and appraisals in the context of colorectal cancer.
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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 | 0,003 |
| 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 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 ».