Transitions of Male Partners of Women With Breast Cancer: Hope, Guilt, and Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To (a) describe the types of transitions experienced by male spousal caregivers of women with breast cancer and the strategies used by male spouses to deal with these transitions and (b) examine factors related to their quality of life, including demographic variables, self-efficacy, caregiver guilt, hope, the quality of life of their partner with breast cancer, and transitions. DESIGN: Cross-sectional, transformational, mixed-methods approach. SETTING: Participants' homes. SAMPLE: 105 dyads of male spouses and their female partners diagnosed with stages I-III breast cancer. METHODS: 600 surveys were mailed to women with breast cancer and their male partners. Significant variables were entered into a multivariate model. MAIN RESEARCH VARIABLE: Male caregiver quality of life. FINDINGS: The quality of life of male spouse participants was positively influenced by hope (p < 0.01). It was negatively influenced by caregiver guilt scores (p < 0.01) and the method of dealing with their transitions by "doing what needs to be done" (p = 0.04). CONCLUSIONS: The male caregivers with higher quality-of-life scores reported higher hope and lower caregiver guilt scores. They reported lower quality-of-life scores if they dealt with transitions by "doing what needs to be done." IMPLICATIONS FOR NURSING: Strategies to support male spouses of women with breast cancer should involve ways to foster hope, reduce feelings of guilt, and encourage male caregivers to engage more in supporting their spouses.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».