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Enregistrement W3033559111 · doi:10.5964/pch.v8i1.310

Association between cancer stigma, pain and quality of life in breast cancer

2020· article· en· W3033559111 sur OpenAlexaff
Ora Nakash, Leeat Granek, Michal Cohen, Merav Ben David

Notice bibliographique

RevuePsychology Community & Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerStigma (botany)MedicineQuality of life (healthcare)CancerSocial stigmaOncologyFamily medicinePsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim We examined the association between cancer stigma and quality of life. We further explored the role of pain intensity in this association among women with breast cancer in the first months following diagnosis. Methods 105 women with breast cancer within 8 months of diagnosis completed self-report measures assessing cancer stigma, pain intensity and quality of life. Results Our findings show that stigma among breast cancer patients is associated with worse quality of life. Pain intensity partially mediated the relationship between cancer stigma and quality of life. We recruited a convenience sample of women with breast cancer, which may be subject to selection bias. The cross sectional design of the study precludes inferences regarding causality. Conclusions Health professionals should recognize and mitigate the impact of stigma as an important factor that is associated with impaired quality of life among patients with breast cancer. Continued attention should be paid to pain intensity and the complex relationship between stigma and pain in predicting quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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