Capturing the Experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Expressive writing has been shown to improve quality of life, fatigue, and posttraumatic stress among breast cancer patients across cultures. Understanding how and why the method may be beneficial to patients can increase awareness of the psychosocial impact of breast cancer and enhance interventional work within this population. Qualitative research on experiential aspects of interventions may inform the theoretical understanding and generate hypotheses for future studies. AIM: The aim of the study was to explore and describe the experience and feasibility of expressive writing among women with breast cancer following mastectomy and immediate or delayed reconstructive surgery. METHODS: Seven participants enrolled to undertake 4 episodes of expressive writing at home, with semistructured interviews conducted afterward and analyzed using experiential thematic analysis. RESULTS: Three themes emerged through analysis: writing as process, writing as therapeutic, and writing as a means to help others. CONCLUSIONS: Findings illuminate experiential variations in expressive writing and how storytelling encourages a release of cognitive and emotional strains, surrendering these to reside in the text. The method was said to process feelings and capture experiences tied to a new and overwhelming illness situation, as impressions became expressions through writing. Expressive writing, therefore, is a valuable tool for healthcare providers to introduce into the plan of care for patients with breast cancer and potentially other cancer patient groups. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: This study augments existing evidence to support the appropriateness of expressive writing as an intervention after a breast cancer diagnosis. Further studies should evaluate its feasibility at different time points in survivorship.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».