Fear of cancer recurrence therapy (FORT): A randomized controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Most fear of cancer recurrence (FCR) interventions have small effects, and few target FCR. This randomized controlled trial (RCT) with breast and gynecological cancer survivors evaluated the efficacy of a cognitive-existential fear of recurrence therapy (FORT) compared to an attention placebo control group (living well with cancer [LWWC]) on FCR. METHOD: One hundred and sixty-four women with clinical levels of FCR and cancer distress were randomly assigned to 6-weekly, 120 min FORT (n = 80) or LWWC (n = 84) group sessions. They completed questionnaires at baseline (T1), posttreatment (T2; primary endpoint), 3 (T3), and 6 months (T4) posttreatment. Generalized linear models were used to compare group differences in the fear of cancer recurrence inventory (FCRI) total score and secondary outcomes. RESULTS: FORT participants experienced greater reductions from T1 to T2 on FCRI total with a between-group difference of -9.48 points (p = .0393), resulting in a medium effect of -0.530, with a maintained effect at T3 (p = .0330) but not at T4. For the secondary outcomes, improvements were in favor of FORT, including FCRI triggers (p = .0208), FCRI coping (p = .0351), cognitive avoidance (p = .0155), need for reassurance from physicians (p = .0117), and quality of life (mental health; p = .0147). CONCLUSIONS: This RCT demonstrated that FORT, compared to an attention placebo control group, resulted in a greater reduction in FCR posttreatment and at 3 months posttreatment in women with breast and gynecological cancer, indicating its potential as a new treatment strategy. We recommend a booster session to sustain gains. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».