Quality of life, alexithymia, and defence mechanisms in patients affected by breast cancer across different stages of illness
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The aim of this study was to evaluate the effect of alexithymia and defence mechanisms on the quality of life of patients affected by breast cancer at different stages of the disease. Methods A convenience sample of 110 patients with breast cancer was involved in the study: 41 were receiving adjuvant chemotherapyafter surgery, 29 had disease-free survival in follow-up and 40 were receiving chemotherapy for metastatic disease. Quality of life, alexithymia and defence mechanisms were assessed using the following instruments: EORTC QLQ-C30-BR23, Toronto Alexithymia Scale (TAS-20) and Defense Mechanism Inventory (DMI). Results Compared to the other groups, patients receiving chemotherapy for metastatic disease reported poorer quality of life in several domains, more severe cancer-related and treatment-related symptoms and higher levels of alexithymia. When the effect of other potential predictors was taken into account, TAS-20 difficulty in identifying feelings was significantly related to all the EORTC functional subscale. Conclusion: This study underlined the relevance of difficulty in emotional processing and defence mechanisms in modulating psychological adjustment in women affected by breast cancer, suggesting that these might be potential targets of psychological intervention for this population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».