Weathering Storms: A Cohort Study of How Participation in a Mindfulness-Based Stress Reduction Program Benefits Women after Breast Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A growing number of psychosocial interventions are being offered to cancer patients during and after their medical treatment. Here, we examined whether Mindfulness-Based Stress Reduction (MBSR), a stress management course, helps women to cope better with stress and illness once their breast cancer treatment is completed. Our aim was to understand how MBSR may benefit those who participate in the course. METHODS: Our cohort study enrolled 59 women in an 8-week MBSR program. They completed "before and after" questionnaires pertaining to outcomes (stress, depression, medical symptoms) and process variables (mindfulness, coping with illness, sense of coherence). Paired t-tests examined changes from before to after the MBSR course. Changes in mindfulness were correlated with changes in post-MBSR variables, and a regression analysis examined which variables contributed to a reduction in stress after program participation. RESULTS: Adherence to the program was 91%. Participants reported significant reductions in stress (p < 0.0001), depression (p < 0.0001), and medical symptoms (p < 0.0001), and significant improvements in mindfulness (p < 0.0001), coping with illness (p < 0.0001), and sense of coherence (p < 0.0001). Changes in mindfulness were significantly related to changes in depression, stress, emotional coping, and sense of coherence. Increases in mindfulness and sense of coherence predicted reductions in stress. CONCLUSIONS: It appears that learning how to be mindful is beneficial for women after their treatment for breast 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».