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Enregistrement W4391219930 · doi:10.3390/curroncol31020050

Describing and Exploring Coping Strategies among Those Diagnosed with Cancer as an Adolescent or Young Adult: A YACPRIME Study

2024· article· en· W4391219930 sur OpenAlexafffundvenue
Amanda Wurz, Anika Petrella, Joshua Tulk, Catherine M. Sabiston, Fiona Schulte, Jacqueline L. Bender, Norma Mammone D’Agostino, Sharon Hou, Geoff Eaton, Karine Chalifour, Sheila N. Garland

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of CalgaryUniversity of the Fraser ValleyMemorial University of NewfoundlandBC Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCumming School of Medicine, University of CalgaryArnie Charbonneau Cancer Institute, University of Calgary
Mots-clésCoping (psychology)Intrapersonal communicationClinical psychologyBivariate analysisCognitive reframingMedicinePsychologyInterpersonal communicationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A greater understanding of how young people cope with a cancer diagnosis is needed in order to inform age-appropriate supportive care. This paper describes the coping strategies used and explores relationships between coping strategies and personal, medical, and psychological variables among young adults (YAs) diagnosed with cancer. YAs (n = 547, mean age = 34.05 ± 6.00 years) completed an online survey, including the Brief COPE and measures of psychological functioning. Descriptive statistics and bivariate correlations were computed. Acceptance, self-distraction, positive reframing, and planning were the most used coping strategies by this sample. There were small (r = −0.09) to large (r = 0.51) significant relationships between personal, medical, and psychological variables and selected coping strategies. Coping with a cancer diagnosis early in life remains poorly understood. Identifying additional correlates and exploring inter- and intrapersonal variation in coping strategy use is required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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