A prospective evaluation of Dignity Therapy in advanced cancer patients admitted to palliative care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dignity Therapy is a brief, psychosocial intervention for patients with incurable disease. AIM: To investigate participation in and evaluation of Dignity Therapy and longitudinal changes in patient-rated outcomes. DESIGN: A prospective (pre/post) evaluation design was employed. Evaluation questionnaires were completed when patients received the generativity document (T1) and 2 weeks later (T2). Changes from baseline (T0) were measured in sense of dignity, Structured Interview for Symptoms and Concerns items, Patient Dignity Inventory, Hospital Anxiety and Depression Scale and European Organisation for Research and Treatment of Cancer QLQ-C15-PAL (ClinicalTrials.gov number: NCT01507571). SETTING/PARTICIPANTS: Consecutive patients with incurable cancer, ≥18 years, informed of prognosis and not having cognitive impairment/physical limitations precluding participation were included at a hospice and a hospital palliative medicine unit. RESULTS: Over 2 years, 80 of 341 eligible patients completed Dignity Therapy. At T1, 55 patients completed evaluations, of whom 73%-89% found Dignity Therapy helpful, satisfactory and of help to relatives; 47%-56% reported that it heightened their sense of purpose, dignity and will to live. Quality of life decreased (mean = -9 (95% confidence interval: -14.54; -2.49)) and depression increased (mean = 0.31 (0.06; 0.57)) on one of several depression measures. At T2 (n = 31), sense of dignity (mean = -0.52 (-1.01; -0.02)) and sense of being a burden to others (mean = -0.26 (-0.49; -0.02)) improved. Patients with children and lower performance status, emotional functioning and quality of life were more likely to report benefit. CONCLUSIONS: This study adds to the growing body of evidence supporting Dignity Therapy as a valuable intervention in palliative care; a substantial subset of patients facing end of life found it manageable, relevant and beneficial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».