Relationships Between People with Cancer and Their Companion Animals: What Helps and Hinders
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative research project examined the impact of the relationships between persons with cancer and their companion animals. The goal of this study was to explore the helpful and unhelpful aspects of having a companion animal for people with cancer dealing with the emotional challenges accompanying diagnosis and treatment. The Enhanced Critical Incident Technique method was used to gather information on, and analyze and interpret the interviews of, 13 British Columbian women with cancer about their relationships with their companion animals. The face-to-face interviews yielded rich descriptions of these relationships and the ways in which companion animals contributed to or detracted from the participants’ sense of wellbeing during their illness. The analysis of relational impacts resulted in 13 categories, in rank order by participation rate: Companionship & Presence; Emotional & Social Support; Purpose & Role; How Companion Animals are Different from People; Health and Pain Management; Companion Animal Intuition & Adaptability; Being Positive & in the Moment; Companion Animal as Protector & Caregiver; Touch; Unconditional Love & Devotion; Existential & Spiritual Factors; Family Members & Family Finances; and Caretaking of Sick or Dying Companion Animal. The findings are congruent with current human– animal bond literature, confirming the significant and primarily positive impact of the psychosocial support experienced by human beings from their companion animals. It is recommended that, for practice and research, the areas of counselling, psychosocial oncology, and psychological theory include and explore the impact of companion animals in their clinical work and understanding of the experiences and needs of people with cancer and other conditions.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».