Existential Anxiety and Growth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Until now, most existentially focused cancer research has been conducted within adult populations. Only a handful of qualitative investigations have captured the experiences of children with cancer relative to themes such as existential fear and finitude, meaning/meaninglessness, uncertainty, authenticity, and inauthenticity. OBJECTIVE: This article aimed to provide a deeper understanding of the existential challenges faced by children living with cancer. METHODS: An interpretive, descriptive qualitative research approach was used. Thirteen children (8-17 years) undergoing treatment for cancer participated. Children participated in individual open-ended interviews and also had the opportunity to journal their experiences in a computerized drawing tool. RESULTS: The 4 main themes that emerged in relation to the existential challenges experienced by children with cancer included (1) existential worry, (2) existential vacuum, (3) existential longing, and (4) existential growth. The drawing tool within the computer diary was found to be particularly beneficial in assisting children to express the existential challenges that they had previously been unable to articulate in words. CONCLUSION: Children moved between existential anxiety and existential growth within the cancer world. The expressive means of drawing pictures gave children a therapeutic space to explore and work at understanding the existential challenges experienced. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This research provides evidence that the active engagement of children's imaginations through the use of a computer-drawing tool may have significant therapeutic value for children with cancer. As well, the findings support the importance of nurses "being there" for young patients with cancer in their time of despair.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».