Assessing and supporting body image and sexual concerns for young women with breast cancer: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Breast cancer is the most common cancer and most common cancer cause of death in women aged 20–49 years in Canada. Developing a functional definition of ‘young’ is imperative in assessing and providing appropriate emotional support to the unique body image and sexuality concerns facing ‘young’ women with breast cancer. These concerns require proper assessment in order to provide appropriate interventions. Aims and objectives: To seek a functional definition of ‘young’ and to determine what body image and sexuality assessment tools and interventions are the most appropriate for young women with breast cancer. Methods: A literature search was undertaken to determine what body image and sexuality assessment tools and interventions are available and relevant to young women with breast cancer. Also, the assessment and interventions available to this patient cohort in the author's clinic were explored. Conclusions: Body image and sexuality questionnaires encourage young women and health-care providers (HCPs) to openly discuss these issues. Annon's PLISSIT model is an assessment and intervention strategy that enables HCPs to adequately assess and refer young women to suitable programs such as support groups and counsellors. The multi-disciplinary team should provide continuous emotional assessment and support throughout the cancer journey by collaborating to develop the best interventional strategies to the patient and her family.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».