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Enregistrement W4410093751 · doi:10.1037/hea0001512

A randomized controlled trial testing the benefits of prosocial writing in young adult survivors of adolescent and young adult cancer.

2025· article· en· W4410093751 sur OpenAlexaff
Marcie D. Haydon, Annette L. Stanton, Michael A. Hoyt, Julienne E. Bower

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsocial behaviorYoung adultPsychologyRandomized controlled trialDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research on psychosocial interventions for survivors of adolescent and young adult (AYA) cancer is lacking, despite many experiencing adverse sequelae, including disruptions in psychosocial well-being. METHOD: The AYA Writing Project, an online randomized controlled trial, tested the efficacy of two prosocial writing interventions-peer helping and expressive writing + peer helping-against a cancer-specific fact-writing control. Young adults (18-39 years old) diagnosed with cancer at age 15-39 completed one 20-min writing activity each week for 4 weeks. Assessments were conducted at preintervention, postintervention, and 1-month postintervention. Analyses compared each intervention to the control condition using linear mixed models. The primary outcome was a change in well-being (i.e., total, hedonic, eudaimonic social, and eudaimonic psychological well-being) from preintervention to postintervention. Secondary outcomes included social support and depressive symptoms. RESULTS: ²s ≤ 0.04). For all other outcomes, no significant interaction effects emerged. CONCLUSION: Engaging in online peer helping via prosocial writing is an effective and accessible means of enhancing eudaimonic psychological well-being and social support among young adult survivors of AYA cancer. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeEssai randomisé
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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