Notice bibliographique
Résumé
Work in the development and evaluation of mindfulness-based interventions (MBIs) for cancer care has been underway for the last 20 years, and a growing body of literature now supports their efficacy. MBIs are particularly helpful in dealing with common experiences related to cancer diagnosis, treatment, and survivorship, including loss of control, uncertainty about the future, and fears of recurrence, as well as a range of physical and psychological symptoms, including depression, anxiety, insomnia, and fatigue. Our adaptation, mindfulness-based cancer recovery (MBCR), has resulted in improvements across a range of psychological and biological outcomes, including cortisol slopes, blood pressure, and telomere length, in various groups of cancer survivors. In this paper, I review the rationale for MBIs in cancer care and provide an overview of the state of the current literature, with a focus on results from three recent clinical trials conducted by our research group. These include a comparative efficacy trial comparing MBCR to supportive-expressive therapy in distressed breast cancer survivors, a non-inferiority trial comparing MBCR to cognitive behavioral therapy for insomnia in cancer survivors with clinical insomnia, and an online adaptation of MBCR for rural and remote cancer survivors without access to in-person groups. I conclude by outlining work in progress and future directions for MBI research and applications in cancer care.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».