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Enregistrement W2059386901 · doi:10.1002/pon.1733

Exploring the links between physical activity and posttraumatic growth in young adult cancer survivors

2010· article· en· W2059386901 sur OpenAlexaff
Caitlin Love, Catherine M. Sabiston

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosttraumatic growthSocial supportCoping (psychology)PsychologyMultilevel modelClinical psychologyPsychological distressDistressPhysical activityDescriptive statisticsCancer survivorCancerDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryPsychotherapistMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Set within a posttraumatic growth (PTG) framework, the purpose of this investigation was to explore social support and enduring distress as predictors of psychological growth. The moderating role of physical activity was also examined. METHOD: Sixty-four young adult cancer survivors (M(age) =28.83, SD=5.5 years) completed a survey assessing constructs within the PTG model, cancer and personal descriptive, and physical activity. RESULTS: In a hierarchical regression analysis, stress (β=-0.04) and social support (β=0.46) were significant predictors of psychological growth (R(2) =0.24). The physical activity by social support interaction accounted for an additional 12.8% of the variance (β=-0.52), suggesting a strong positive correlation between social support and psychological growth in inactive individuals and a much weaker correlation for active individuals. CONCLUSION: These findings highlight the importance for young adult cancer survivors to seek social support, adopt appropriate coping strategies to endure distress, and to engage in regular physical activity to foster experiences of psychological growth following diagnosis and treatment for cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations106
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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