The reciprocal relationship between daily fatigue and catastrophizing following cancer treatment: Affect and physical activity as potential mediators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fatigue is a distressing symptom many cancer patients experience even after completion of treatment. Although theory and empirical evidence indicate that negative cognitions perpetuate fatigue after completion of treatment, insight into how this process unfolds in daily life is limited. This study used an intensive longitudinal design to investigate the reciprocal relationship between catastrophizing and fatigue in daily life and whether affective and behavioral processes mediate these relationships. METHODS: Post-treatment colorectal cancer patients (n = 101) completed daily diaries (14 days, 3 times daily) regarding their fatigue, catastrophizing, positive and negative affect, and physical activity. Multilevel modeling was applied to investigate within-person associations within days. RESULTS: Analyses revealed a positive reciprocal relationship between fatigue and catastrophizing throughout the day. That is, high levels of catastrophizing were associated with increases in fatigue within patients. In turn, but to a lesser extent, high levels of fatigue predicted increases in catastrophizing at the next assessment. Low positive affect and high negative affect mediated the effect of catastrophizing on increases in fatigue. Only negative affect mediated the reverse relationship. Physical activity did not mediate either relationship. CONCLUSIONS: This study provides evidence for a mutually reinforcing relationship between catastrophizing and fatigue in daily life, which might explain the perpetuation of fatigue after completion of cancer treatment. Fatigue-specific cognitive behavior therapy could be improved by educating patients about this daily reciprocal relationship, train them to quickly replace catastrophizing thoughts in daily life, and help them to cope with affective changes induced by fatigue.
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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 | 0,001 | 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 ».