A dyadic examination of patients' and caregivers' attachment orientations and mutually supportive care in cancer caregiving
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Families play a pivotal role in supporting one another during cancer. Research suggests that supportive care interactions between patients and their caregivers can have a positive effect on the physical health and well-being of both members of the dyad. However, few studies have investigated how patient and caregiver personality characteristics intersect with their perceptions of supportive exchanges. Adopting an attachment theory perspective, our aim was to examine the dyadic effects of patient and caregiver attachment orientations on mutually supportive care. METHODS: Patients (n = 103) receiving cancer care and their caregivers (n = 99) completed a survey that comprised measures of attachment orientations (Experiences in Close Relationships Modified scale), and mutually supportive care (Shared Care Inventory, SCI-3): communication, decision-making and reciprocity. RESULTS: Actor-Partner Interdependence Models (APIMs) were used to examine the association between participants' attachment orientations on their own (actor effects) SCI-3 outcomes and those of the other person within the dyad (partner effects). Across the APIMs, the tendency was for an inverse relationship between attachment (anxious and avoidant orientations) and mutually supportive care. Inspection of the effects and dyadic patterns supported actor and couple models. CONCLUSIONS: Using a dyadic approach, it was possible to study both intrapersonal and interpersonal effects. Our findings point to interdependence within the cancer caregiving relationship and underscore the importance of considering how individual and relational ways of responding influence support. Attachment theory provides a framework for explaining the observed relationships and a basis for therapeutic intervention.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,002 |
| 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 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 ».