Towards the validation of a new, blended theoretical model of fear of cancer recurrence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fear of cancer recurrence (FCR) is defined as "fear, worry, or concern about cancer returning or progressing". To date, only the seminal model proposed by Lee-Jones and colleagues has been partially validated, so additional model testing is critical to inform intervention efforts. The purpose of this study is to examine the validity of a blended model of FCR that integrates Leventhal's Common Sense Model, Mishel's Uncertainty in Illness Theory, and cognitive theories of worry. METHODS: Participants (n = 106) were women diagnosed with stage I to III breast or gynecological cancer who were enrolled in a Randomized Controlled Trial of a group cognitive-existential intervention for FCR. We report data from standardized questionnaires (Fear of Cancer Recurrence Inventory-Severity and Triggers subscales; Illness Uncertainty Scale; perceived risk of recurrence; Intolerance of Uncertainty Scale; Why do people Worry about Health questionnaire; Reassurance-seeking Behaviors subscale of the Health Anxiety Questionnaire, and the Reassurance Questionnaire) that participants completed before randomization. Path analyses were used to test the model. RESULTS: Following the addition of four paths, the model showed an excellent fit (χ2 = 13.39, P = 0.20; comparative fit index = 0.99; root mean square error of approximation = 0.06). Triggers, perceived risk of recurrence, and illness uncertainty predicted FCR. FCR was associated with maladaptive coping. Positive beliefs about worrying and intolerance of uncertainty did not predict FCR but led to more maladaptive coping. CONCLUSIONS: These results provide support for a blended FCR model.
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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 | 0,039 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».