Describing posttraumatic growth and exploring its correlates among survivors of adolescent and young adult cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Posttraumatic growth (PTG), characterized as positive psychological change in multiple domains occurring in the wake of significantly difficult or traumatic life events, has been documented among cancer survivors. Few researchers have explored PTG among survivors of adolescent and young adult cancer (AYAs). AYAs may differ in their experiences of PTG because of the different types of adversities (e.g., physical, mental, emotional, social, financial) they must deal with. We sought to describe PTG levels in a sample of AYAs, and explore the relationships between PTG and personal, medical, and behavioural factors. Methods: Eighty-eight AYAs (Mage=33+/-4.4 years; 75% female) who were on average 1.7 years (SD=1.4) post-treatment completed an online survey that included the Posttraumatic Growth Inventory (PTG-I), the Leisure Time Exercise Questionnaire, and a sociodemographic/medical questionnaire. Descriptive statistics and multiple regression models for total PTG and each of the five PTG-I subscales were conducted. Results: Total PTG levels were moderately high relative to the scale range (M=60.3, SD=14.7, scale range=0-105). Mean PTG-I subscale scores were moderate-to-high (M=2.1-3.3, SD=0.7-1.4, scale range=0-5), with participants reporting the highest growth in appreciation of life and lowest growth in spiritual change. Current age, sex, type of cancer, time since treatment, and physical activity (PA) participation did not account for a significant amount of variance in total PTG or PTG-I subscales (R2=.039-.114, ps>.05). Conclusions: Findings suggest AYAs experience PTG. Further exploration of this phenomena and its potential predicators, correlates, and determinants among AYAs drawing on theory is required as AYAs stand to benefit from experiencing PTG.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».