Understanding mental health in breast cancer from screening to Survivorship: an integrative phasic Model and tool
Notice bibliographique
Résumé
Integrative models of mental illness and health in psycho-oncology are aimed at all types of cancer, although the patients’ experiences and issues may vary. This review summarizes the different theories and models of mental illness and health pertaining to the breast cancer experience and proposes an integrative phasic model applicable to the breast cancer trajectory. Five databases were searched for studies related to breast cancer mental health and illness theories and models. The PRISMA checklist form was used to extract the essential information from the included studies. Eleven theories and models on the experience of breast cancer were found. The integrative model based on these theories and models illustrates that the breast cancer experience is conceptualized as a trajectory with seven landmark ‘events’, each associated with a pathogenic ‘challenge’ leading to six possible ‘symptoms’, 1) psychological distress with anxious features, 2) psychological distress with depressive features, 3) non-specific distress 4) psychological distress with trauma-related features 5) low health-related quality of life, and 6) fear of recurrence. The Breast Cancer Psychological Integrative Phasic Model is supported by a simple clinical tool (BreastCancerPsych – Integrative Clinical Tool) that serves as a valuable resource throughout the care trajectory. These integrative phasic model and clinical tool are designed to help mental health clinicians formulate treatments that are tailored to the needs of their patients, especially for trajectories that are not marked by resilience.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».