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Enregistrement W2767857501 · doi:10.1093/jncimonographs/lgx009

Distress Management Through Mind-Body Therapies in Oncology

2017· review· en· W2767857501 sur OpenAlexafffund
Linda E. Carlson

Notice bibliographique

RevueJNCI Monographs · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensAlberta Cancer FoundationUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMindfulnessMedicineDistressContext (archaeology)Psychological interventionAnxietyMeditationPsychotherapistSurvivorship curveBurnoutClinical psychologyPsychiatryCancerPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distress is highly prevalent in cancer survivors, from the point of diagnosis through treatment and recovery, with rates higher than 45% reported worldwide. One approach for helping people cope with the inherent stress of cancer is through the use of mind-body therapies (MBTs) such as mediation, yoga, hypnosis, relaxation, and imagery, which harness the power of the mind to affect physical and psychological symptoms. One group of MBTs with a growing body of research evidence to support their efficacy focus on training in mindfulness meditation; these are collectively known as mindfulness-based interventions (MBIs). Research supports the role of MBIs for dealing with common experiences that cause distress around cancer diagnosis, treatment, and survivorship including loss of control, uncertainty about the future, fears of recurrence, and a range of physical and psychological symptoms including depression, anxiety, insomnia, and fatigue. Growing research also supports their cost-effectiveness, and online and mobile adaptations currently being developed and evaluated increase promise for use in a global context.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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