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Enregistrement W4386084281 · doi:10.1080/07347332.2023.2249879

Body image interventions within breast cancer care: A systematic review and concept analysis

2023· review· en· W4386084281 sur OpenAlexaff
Lunie Anne Thamar Louis, Justine Fortin, Carol-Anne Roy, Alain Brunet, Annie Aimé

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBody Image and Dysmorphia Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionOperationalizationBreast cancerSystematic reviewMedicineClinical psychologyPsychologyMEDLINECancerPsychotherapistPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There needs to be a consensus regarding the definition of body image in oncology the literature. This lack of agreement leads to conflicting results in psychosocial interventions aimed to improve body image among breast cancer patients. Through an instrumentalist approach, this systematic review aims to analyze how body image as a concept is described and operationalized in breast cancer studies with the focus to enhance body image through psychosocial interventions. Databases were searched in October 2022 and updated in February 2023 to find empirical studies reporting psychosocial intervention targeting body image efficacy. The results from 24 studies show many similarities and differences between the definitions (e.g. characteristics) and questionnaires (e.g. Cronbach's alpha coefficient) used to evaluate this concept. Most definitions include thoughts, feelings, and behaviors related to body image. Finally, the psychosocial implications are discussed. This systematic review is registered on the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO; CRD42022326393).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,008
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,415 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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