Social Wellbeing in Cancer Survivorship: A Cross-Sectional Analysis of Self-Reported Relationship Closeness and Ambivalence from a Community Sample
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in early screening and treatment have contributed to the growth of the number of cancer survivors. Understanding and mitigating the adverse psychosocial, functional, and economic outcomes they experience is critical. Social wellbeing refers to the quality of the relationship with partners/spouses, children, or significant others. Close relationships contribute to quality of life and self-management; however, limited literature exists about social wellbeing during survivorship. This study examined positive and negative self-reported changes in a community sample of 505 cancer survivors. Fourteen items assessed changes in communication, closeness with partner/children, stability of the relationship, and caregiving burden. An exploratory factor analysis was conducted using a robust weighted least square procedure. Differences by sociodemographic and clinical characteristics were investigated. Respondents were mostly male, non-Hispanic white, and ≥4 years since diagnosis. Two factors, labeled Relationship Closeness and Ambivalence, emerged from the analysis. Women, younger survivors, individuals from minority groups, and those with lower income experienced greater negative changes in social wellbeing. Variations by treatment status, time since diagnosis, and institution were also reported. This contribution identifies groups of cancer survivors experiencing affected social wellbeing. Results emphasize the need to develop interventions sustaining the quality of interpersonal relationships to promote long-term outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».