Prognostic Acceptance and the Well-Being of Patients Receiving Palliative Care for Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify the impact of prognostic acceptance/nonacceptance on the physical, psychological, and existential well-being of patients with advanced cancer. PATIENTS AND METHODS: A Canadian multicenter prospective national survey was conducted of patients diagnosed with advanced cancer with an estimated survival duration of 6 months or less (n = 381) receiving palliative care services. RESULTS: Of the total number of participants, 74% reported accepting their situation and 8.6% reported accepting with "moderate" to "extreme" difficulty. More participants with acceptance difficulties than without acceptance difficulties met diagnostic criteria for a depressive or anxiety disorder (chi(2) = 8.67; P < .01). Nonacceptors were younger (t = 4.13; P < .000), had more than high school education (chi(2) = 4.69; P < .05), and had smaller social networks (t = 2.53; P < .05) than Acceptors. Of the Nonacceptors, 42% described their experience as one of "moderate" to "extreme" suffering compared with 24.1% of Acceptors (chi(2) = 5.28; P < .05). More than one third (37.5%) of Nonacceptors reported feeling hopeless compared with 8.6% who had no difficulty accepting (chi(2) = 24.76; P < .000). Qualitatively, participants described active and passive coping strategies that helped them accept what was happening to them, as well as barriers that made it difficult to come to terms with their current situation. CONCLUSION: The challenge of coming to terms with a terminal prognosis is a complex interplay between one's basic personality, the availability of social support, and one's spiritual and existential views on life. Nonacceptance appears to be highly associated with feelings of hopelessness, a sense of suffering, depression, and anxiety, along with difficulties in terms of social-relational concerns.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».