A Phenomenological Qualitative Exploration of Mind-Body Therapy Use and Effectiveness Among Young, Middle, and Older Adult Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Having been diagnosed with and treated for cancer can have negative psychosocial repercussions that may differ across the lifespan. Mind-body therapies (MBTs), such as tai-chi/qigong (TCQ) or mindfulness-based cancer recovery (MBCR), have shown promise in decreasing negative psychosocial outcomes in cancer survivors, but few studies have explored potential differences in MBT use and effectiveness across age groups. METHODS: A descriptive phenomenological qualitative design was used. Participants included young (18-39), middle (40-64), and older (65+) adult cancer survivors who were diagnosed with any type of cancer and had participated in Mindfulness-Based Cancer Recovery (MBCR) or Tai Chi/Qigong (TCQ) MBTs. Semi-structured qualitative interviews explored participants' experiences in MBTs and these were analyzed using descriptive phenomenological analysis. RESULTS: Among the interviews (n = 18), young (n = 6), middle-aged (n = 8), and older (n = 4) adults participated. 5 themes emerged: influences in joining the program, unique lifestyles, positive class experiences, use of media, and program impacts. Though all age groups benefitted from MBT participation, variations between age groups with respect to the benefits received and motivations for joining the program were observed. DISCUSSION: MBTs had beneficial physical and mental health effects on survivors of all age groups. These benefits were particularly connected to the ongoing life stresses common to each age cohort, such as relief from work and family roles for young adults or support during retirement transition for older adults. Hence, access to MBT programs may be beneficial as part of the survivorship plan for patients and the recruitment strategies or content can be adapted by MBT providers to better target and support age-specific groups. More research is required with a larger sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».