Will My Disclosure Harm the Relationship? Factors that Impact Mother-Daughter Cancer Communication in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Since 1982, cancer has been the leading cause of death in Taiwan. According to the Ministry of Health and Welfare (2020), in 2019 more than a quarter (28.6%) of deaths were caused by cancer, an increase of about 5% from 1999. Family communication can help encourage social and physical support, especially for those who face traumatic, life-changing events, such as receiving a cancer diagnosis. However, people may avoid self-disclosing information about their diseases, treatments, and emotions with their families for different reasons. Between May and July 2014, fifteen in-depth interviews were conducted to explore what factors influence breast cancer mothers’ desire to engage in cancer communication with their daughters. Six themes representing individual factors, relational factors, and cultural factors that influence self-disclosure emerged. These themes were: 1) Cancer stage when the mother was first diagnosed, 2) Mother’s dependency/Daughter’s maturity, 3) Philosophy of “face it, accept it, deal with it, and let it be”, 4) Societal expectations of women’s roles, 5) Religion, and 6) Support group engagement.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».