Effectiveness of Mindfulness-Based Cognitive Therapy on Mental Pain, Distress Tolerance and Psychological Hardiness in Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the effectiveness of mindfulness therapy on mental pain, distress tolerance and psychological hardiness in breast cancer patients. The method of this study was quasi-experimental with pretest-posttest design and a one-month follow-up with control group. The statistical population consisted of all female patients referred to the medical clinics of Babol in 2022 who received definite diagnosis of breast cancer. Among these, 30 patients with breast cancer were selected by non-random sampling method and were randomly assigned to two experimental groups (mindfulness therapy) and control group (15 patients in each group). Mindfulness therapy was performed in 8 sessions of 90 minutes in the experimental group. Data were collected using Psychological Hardiness Questionnaire (2003), Distress Tolerance Scale (2005) and Mental Pain Inventory (2003). Data were analyzed using SPSS-22 software and repeated measure analysis of variance. The results showed that mindfulness therapy is effective on mental pain, distress tolerance and psychological hardiness in patients with breast cancer. It can be concluded that mindfulness therapy is effective on subjective pain, distress tolerance and psychological hardiness in patients with breast cancer and can be used to reduce the adverse effects of the disease on patients' lives and to take supportive measures
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».