Meaning Making as a Central Mechanism of Dignity Therapy for Older Adults With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearly 500,000 older Americans die a cancer-related death each year (National Vital Statistics Report, 2018). Following a diagnosis of a serious illness like cancer, maintaining a sense of dignity is central to a patient’s wellbeing. Dignity Therapy (DT) was recently introduced as an intervention to enhance dignity for terminally ill patients (Chochinov et al., 2005). This therapy provides patients opportunities to foster a sense of dignity though making meaning of their lives (Hack et al., 2010). To date, whether meaning-making actually occurs as a central mechanism of effective DT has not been tested. The current study investigates (i) how often and in what forms meaning-making occurs during DT, and (ii) how patients’ baseline feelings of dignity relate to meaning-making during DT. Participants were 25 male and female cancer outpatients (M age = 63.08; SD = 5.72). They completed the Patient Dignity Inventory (Chochinov et al., 2008) and then participated in Dignity Therapy with a trained provider. Sessions were audio recorded, transcribed, and reliably content-analyzed for meaning-making using an established coding scheme (Park & Folkman, 1997). Content-analysis revealed that all patients made meaning of past life events at least once (range: 1-12 occurrences). Multiple forms of meaning-making emerged, with Finding Benefit and Personal Growth most common. Patients reporting more dignity-related distress prior to DT showed greater meaning-making during the DT session (r = .46, p < 0.05). This study provides foundational evidence that meaning-making is a key mechanism of Dignity Therapy, helping older adults with cancer enhance dignity at end-of-life.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».