An Investigation of the Effect of Attachment on Distress among Partners of Patients with Ovarian Cancer and Their Relationship with the Cancer Care Providers
Notice bibliographique
Résumé
Caregivers of patients with ovarian cancer experience distress related to caregiving difficulties within cancer care. Attachment insecurity is a well-known protector of distress, particularly as it relates to support from others. Using multivariate analyses, this study sought to determine the contribution of attachment insecurity and experiences with cancer care on symptoms of depression and anxiety, and investigated whether attachment insecurity moderated the relationship between caregiving experiences and distress. Multiple hierarchical regression analyses were conducted as part of a larger cross-sectional questionnaire study of distress among partners of patients with ovarian cancer. Participants (n = 82) were predominantly male, white, had household incomes over $100,000 and postsecondary education. Caregiving experiences explained 56% of the variance in depression, and 28% of the variance in anxiety. Specifically, lack of time for social relations as a result of caregiving significantly predicted depression and anxiety. Attachment anxiety correlated with both depression and anxiety, but attachment avoidance did not. Neither attachment anxiety nor attachment avoidance significantly contributed to distress variance, and neither moderated any of the relationships between caregiving experiences and distress outcomes. This study highlights the importance for cancer care to recognize the effect of caregiving responsibilities upon caregivers’ mental health, regardless of vulnerability to distress.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».