Characterizing death acceptance among patients with cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Death acceptance may indicate positive adaptation in cancer patients. Little is known about what characterizes patients with different levels of death acceptance or its impact on psychological distress. We aimed to broaden the understanding of death acceptance by exploring associated demographic, medical, and psychological characteristics. METHODS: At baseline, we studied 307 mixed cancer patients attending the University Cancer Center Hamburg and a specialized lung cancer center (age M = 59.6, 69% female, 69% advanced cancer). At 1-year follow-up, 153 patients participated. We assessed death acceptance using the validated Life Attitude Profile-Revised. Patients further completed the Memorial Symptom Assessment Scale, the Demoralization Scale, the Patient Health Questionnaire, and the Generalized Anxiety Disorder Questionnaire. Statistical analyses included multinomial and hierarchical regression analyses. RESULTS: At baseline, mean death acceptance was 4.33 (standard deviation [SD] = 1.3, range 1-7). There was no change to follow-up (P = 0.26). When all variables were entered simultaneously, patients who experienced high death acceptance were more likely to be older (odds ratio [OR] = 1.04; 95% confidence interval [CI], 1.01-1.07), male (OR = 3.59; 95% CI, 1.35-9.56), widowed (OR = 3.24; 95% CI, 1.01-10.41), and diagnosed with stage IV (OR = 2.44; 95% CI, 1.27-4.71). They were less likely to be diagnosed with lung cancer (OR = 0.20; 95% CI, 0.07-0.58), and their death acceptance was lower with every month since diagnosis (OR = 0.99; 95% CI, 0.98-0.99). High death acceptance predicted lower demoralization and anxiety at follow-up but not depression. CONCLUSIONS: High death acceptance was adaptive. It predicted lower existential distress and anxiety after 1 year. Advanced cancer did not preclude death acceptance, supporting the exploration of death-related concerns in psychosocial interventions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,011 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».