Dignity therapy in Mexican lung cancer patients with emotional distress: Impact on psychological symptoms and quality of life
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer (LC) is the most frequent and deadly neoplasm in the world, and patients have shown a tendency to have more emotional distress than other cancer populations. Dignity Therapy (DT) is a brief intervention aimed to improve emotional well-being in patients facing life-threatening illness. OBJECTIVE: To analyze the effect of DT on anxiety, depression, hopelessness, emotional distress, dignity-related distress, and quality of life (QoL) in a group of Mexican patients with stage IV LC undergoing active medical treatment with baseline emotional distress. METHOD: In this preliminary pretest-posttest study, patients received three sessions of DT and were evaluated with the HADS, Distress Thermometer, Patient Dignity Inventory, single-item questions, and QLQ-30. RESULTS: In total, 24 out of 29 patients completed the intervention. Statistically significant improvements were found in anxiety, depression, emotional distress, hopelessness, and dignity-related distress with large effect sizes. Patients reported that DT helped them, increased their meaning and purpose in life, their sense of dignity, and their will to live, while it decreased their suffering. No changes were found in QoL. SIGNIFICANCE OF RESULTS: DT was well accepted and effective in improving the emotional symptoms of LC patients with distress that were undergoing medical treatment. Although more research is warranted to confirm these results, this suggests that DT can be used in the context of Latin-American patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».