Assessing the Conceptualizations of Coping and Resilience in LGBTQ2S+ People with Cancer: Working towards Greater Awareness in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
People with cancer may suffer negative psychosocial outcomes due to the challenges of cancer. LGBTQ2S+ people routinely experience negative psychosocial outcomes in health care settings, but have showcased resilience in the face of discrimination; however, this has never been studied in a cancer context. Thus, this study aims to assess coping and resilience in LGBTQ2S+-identifying people diagnosed with cancer using a strengths-based approach. A qualitative exploratory design was used. Ten self-identified LGBTQ2S+ people who have completed their cancer treatment were recruited. Participants completed clinical, health, and demographic questionnaires and, subsequently, semi-structured qualitative interviews. Conceptualizations of coping and resilience in the semi-structured interviews were analyzed using interpretative phenomenological analysis (IPA). Participants were members of various gender identities and sexual orientations. In addition to identifying needed LGBTQ2S+-specific resources, four narratives emerged: support networks, regaining control in life, conflicting identities, and traditional coping methods. Most participants' cancer journeys were characterized by a 'Second Coming-Out' phenomenon, where LGBTQ2S+ people with cancer use coping strategies, similar to those used when coming out, to produce resilience throughout their cancer journey. This work provides exploratory insight into LGBTQ2S+ people with cancer, but more research is required with a larger sample.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».