A grounded theory of how people process their cancer experiences through a mindfulness-based expressive arts group
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Given the distress associated with cancer experiences, there is a growing interest in mindfulness-based expressive arts interventions (MBAIs) for promoting patients' well-being. Our research objective was to develop a theoretical understanding of how patients with cancer experience, use, and draw meaning from an MBAI. Methods: We used a constructivist grounded theory research design and gathered narrative descriptions of participants' (N = 32) MBAI experiences through semistructured interviews and field notes. Participants brought the artwork they had created in the group, facilitating art elicitation. Data were analyzed with grounded theory methods. Results: Participants described how the dynamic interplay of mindfulness, the arts, group sharing, and bearing witness facilitated the processing and sharing of hidden thoughts, experiences, and emotions. The group facilitated several unique meaning-making processes, including re-envisioning personal identity within disruption and loss, creating a fitting container for the exploration of diverse emotions, revisiting difficult experiences within the sensitivity of art, and visualizing hope and healing. This process resulted in important learnings and benefits for living in the here and now: relational connections, facing cancer through artistic play, discovering intuition and personal resources, learning an emotional language and a new mindset to move forward, understanding what one needs to heal, and fostering gratitude and hope. Conclusions: MBAIs allowed for a multimodal form of meaning making which facilitated coping, adjustment, and living well with cancer. These findings will enable practitioners to design and implement more effective health services and inform future research about this therapeutically promising approach to psychosocial oncology care.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».