LIVING WELL AFTER CANCER: THE IMPACT OF SOCIAL SUPPORT AND PRODUCTIVE LEISURE
Notice bibliographique
Résumé
"It is now recognized that the ""cancer experience"" extends beyond diagnosis, treatment, and end-of-life care. Relative to individuals who have not faced a cancer diagnosis, cancer survivors report increased mental health concerns and lowered physical and psychological well-being (Langeveld et al., 2004). Health-related quality of life encompasses overall physical (e.g., energy, fatigue, pain, etc.) and psychological functioning (e.g., emotional well-being, etc.), as well as general health perceptions (Hays & Morales, 2001). Nayak and colleagues (2017) reported that 82.3% of cancer patients had below-average quality of life scores, with the lowest scores found in the general, physical, and psychological well-being domains. Research suggests that various positive lifestyle variables, including social connectedness, leisure activity, and mindfulness practices are associated with increased quality of life in cancer patients (Courtens et al., 1996; Fangel et al., 2013; Garland et al., 2017). In this study, 350 cancer survivors completed an online questionnaire package that included a detailed demographic questionnaire with medical and online support and leisure activity questions. Additional measures were included to assess quality of life (QLQ-C30; Aaronson et al., 1993), social connectedness (Social and Emotional Loneliness Scale for Adults, SELSA-S; DiTommaso et al., 2004), and mindfulness (Adolescent and Adult Mindfulness Scale, AAMS; Droutman et al., 2018). Results show that increased QOL is predicted by increased medical support, lower family loneliness, self-acceptance, and engaging in a variety of leisure activities. Encouraging family support, including the patient in the decision-making process, encouraging a variety of physically possible leisure activities, and normalizing negative emotions surrounding diagnosis and disease symptoms are all ways that overall QoL can be improved."
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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) | 0,001 | 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 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 ».