Pathways to Acceptance in Participants of Advanced Cancer Online Support Groups
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Individuals with cancer, especially advanced cancer, are faced with numerous difficulties associated with the disease, including an earlier death than expected. Those who are able to confront and accept the hardships associated with the disease in a way that aligns with their beliefs benefit from more positive psychological outcomes compared to those who are aware of their diagnosis but are unable to accept it. To date, there is limited research exploring factors contributing to illness and death acceptance in the context of advanced cancer in group therapy settings. Materials and Methods: The current study used a Directed Content Analysis approach on transcripts of online advanced cancer support groups to investigate if and how Yalom’s existential factors played a role in the emergence of acceptance. Results: The online support group platform, combined with the help of facilitators, offered supportive environments for individuals seeking help with cancer-related distress by helping patients move towards acceptance. Some participants had already begun the process of accepting their diagnosis before joining the group, others developed acceptance during the group process, while a few continued to be distressed. Our analysis revealed the emergence of four themes related to illness acceptance: (1) Facilitator-Initiated Discussion, including sub-themes of Mindfulness, Relaxation and Imagery, Changing Ways of Thinking, and Spirituality; (2) Personal attitudes, including sub-themes of Optimism and Letting Go of Control; (3) Supportive Environment, including the sub-themes of Providing Support to Others and Receiving Support from Others; and (4) Existential Experience, which included sub-themes of Living with the Diagnosis for an Extended Amount of Time, Legacy and Death Preparations, and Appreciating life. Conclusions: With a paradigm shift to online delivery of psychological services, recognizing factors that contribute to acceptance when dealing with advanced cancer may help inform clinical practices. Future studies should explore patient acceptance longitudinally to inform whether it emerges progressively, which has been suggested by Kübler-Ross.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».