Predicting posttraumatic growth among breast cancer survivors: The role of social support, stress, and physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer survivors (BCS) often experience stress that can have an ongoing impact on quality of life (Vivar & McQueen, 2005). Physical activity and social support have been identified as possible mechanisms to improve well-being among BCS (Courneya et al., 2002; Nausheen et al., 2009). Social support and cancer-related stress have also both been positively linked to posttraumatic growth (PTG), defined as positive psychological changes resulting from struggling with extremely challenging events (Tedeschi & Calhoun, 2004). The purpose of this study was to examine social support, stress, and physical activity as unique and combined predictors of PTG over time among BCS. Recently treated BCS (N = 162) completed measures of PTG at baseline (T1) and measures of social support, cancer-related stress, physical activity, and PTG 3 months later (T2). Participants ranged in age from 28-79 years, 85% were Caucasian, and 81% had at least some post-secondary education. Cancer worry (ß = .09) and social support in the form of understanding breast cancer (ß = .10) significantly predicted T2 PTG, while controlling for T1 PTG, F(3, 151) = 129.41, R2 = .71, p < .01, change in R2 = .02, p = .02. Physical activity was not directly linked to PTG, but social support and cancer appear to play a role in PTG for BCS. Physical activity contexts can be a source of social support for BCS (e.g., Sabiston et al., 2007), suggesting that activity may play a more complex role in PTG development.Acknowledgments: Research support from the Purdue Research Foundation and Canadian Institutes of Health Research/Canadian Breast Cancer Research Alliance
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».