Storying My Lifestyle Change: How Breast Cancer Survivors Experience and Reflect on Their Participation in a Pilot Healthy Lifestyle Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Healthy lifestyle interventions after breast cancer treatment have generally been studied in terms of weight-loss outcomes, which leaves a gap in our understanding of the phenomenological experience of such programs. Our knowledge of how or why women recovering from breast cancer engage or do not engage in these programs is limited. Thus, we aimed to share subjective experiences of lifestyle change within a 12-week group intervention entitled “Healthy Lifestyle Modification After Breast Cancer” (HLM-ABC).Methods: The present research entailed a multiple case study of four breast cancer survivors who participated in the HLM-ABC. Participants were interviewed longitudinally at four time-points: (1) pre-intervention; (2) mid-way intervention; (3) post-intervention, and (4) three-months post-intervention.Results: We analysed storytelling of participation in the HLM-ABC program to investigate participants’ unique and gradual endeavours towards living a healthier lifestyle. A qualitative, narrative analysis was applied to each participant’s set of interviews, which yielded two distinct story-telling patterns while participating in the HLM-ABC program: one “plot-driven” and one “character-driven”.Conclusions: These two narrative styles appeared to correspond with differing levels of intervention uptake and perceived success in the program. The implications of these narrative styles and their relationship to healthy lifestyle intervention are discussed.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».