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Enregistrement W2979605743 · doi:10.1080/07347332.2019.1664702

Posttraumatic growth and its correlates among survivors of adolescent and young adult cancer: A brief report

2019· article· en· W2979605743 sur OpenAlexaff
Meagan Barrett-Bernstein, Amanda Wurz, Jennifer Brunet

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensOttawa HospitalInstitut du Savoir MontfortUniversity of CalgaryMontfort HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosttraumatic growthBivariate analysisClinical psychologyYoung adultDescriptive statisticsPsychologyMedicineGerontologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: The objectives of this study were to describe posttraumatic growth (PTG) levels among survivors of adolescent and young adult cancer (AYAs), and estimate relationships between PTG and medical (cancer type, age at diagnosis, time since treatment), behavioral (physical activity), and psychological (appearance evaluations, body satisfaction) variables.Methods: Eighty-eight AYAs (Mage=33 ± 4.4 years) completed a survey online that included the PTG-Inventory (PTG-I). Data were analyzed using descriptive statistics and bivariate correlations.Findings: Total and subdimension PTG-I scores indicated moderate-to-high PTG levels, with the highest and lowest scores reported for appreciation of life and spiritual change, respectively. Appearance evaluations was moderately and positively correlated with the spiritual change subdimension (r = .31, p < .001). Relationships between PTG and other variables were of weak magnitude and not statistically significant (rs = 0–.21, ps > .05).Conclusions: More research exploring variables related to PTG among AYAs is needed to better understand antecedents and outcomes of PTG.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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