Dyadic coping and its association with emotional functioning in couples confronted with advanced cancer: Results of the multicenter observational eQuiPe study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: How patients and their partners cope with advanced cancer as a couple, may impact their emotional functioning (EF). The aim of this study was to assess dyadic coping (DC) of couples confronted with advanced cancer and its association with EF. METHODS: Actor-partner interdependence models were used to analyze baseline data of 566 couples facing advanced cancer participating in an observational study on quality of care and life. Measures included the DC Inventory and the European Organization for Research and Treatment of Cancer quality of life questionnaire (EOQLQ-C30). RESULTS: Negative DC (mean 86-88) was most often used and common DC (both mean 66) was least often used. We found small to moderate interdependence (r = 0.27-0.56) between patients' and partners' DC perceptions. Compared to partners, patients were more satisfied with their DC (p < 0.001). Partners' satisfaction with DC was positively associated with their own (B = 0.40, p < 0.001) and patients' (B = 0.23, p = 0.04) EF. We found positive actor (patients B = 0.37 B = 0.13, p = 0.04) and partner (both B = 0.17, p < 0.05) associations for negative DC in patients and partners. Partners' supportive DC was negatively associated with patients (B = -0.31, p = 0.03) and partners' EF (B = -0.34, p = 0.003). CONCLUSIONS: This study highlight the importance of DC (especially from the partners' perspective) for EF in advanced cancer but also identifies differences in the experience of patients and their partners. Future research is needed to understand the mechanisms of such relations and the common and unique support options that may facilitate adjustment in patients with advanced cancer and their partners.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».