Psychological Interventions for Patients With Advanced Disease: Implications for Oncology and Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of research demonstrates the feasibility and efficacy of psychological interventions for adult patients with advanced cancer. Findings from quantitative studies of psychotherapeutic interventions with primary psychological outcomes for such patients are reviewed here and recommendations for best practice are made. We consider these interventions according to three broad phases in which they are most commonly applied: soon after diagnosis of advanced cancer, when living with the disease, and at or near the end of life. Cumulative evidence from well-designed studies demonstrates the efficacy of psychosocial interventions for patients with advanced disease to relieve and prevent depression, anxiety, and distress related to dying and death, as well as to enhance the sense of meaning and preparation for end of life. Individual and couple-based interventions have been proven to be most feasible, and the development and use of tailored and validated measures has enhanced the rigor of research and clinical care. Palliative care nurses and physicians can be trained to deliver many such interventions, but a core of psychosocial clinicians, including social workers, psychologists, and psychiatrists, is usually required to train other health professionals in their delivery and to ensure their quality. Few of the interventions for which there is evidence of effectiveness have been routinely incorporated into oncology or palliative care. Advocacy on the basis of this evidence is required to build psychosocial resources in cancer treatment settings and to ensure that psychological care receives the same priority as other aspects of palliative care in oncology.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».