The Effectiveness of Schema Therapy on Post-traumatic Growth and Self-Compassion in Women with Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to investigate the effectiveness of schema therapy in enhancing post-traumatic growth and self-compassion among women diagnosed with breast cancer. Methods and Materials: The study employed a randomized controlled trial design with two groups: an experimental group receiving schema therapy and a control group receiving no psychological intervention. Thirty women with breast cancer from Tehran were selected through purposive sampling and randomly assigned to each group (15 participants per group). The schema therapy intervention was conducted over ten weekly sessions, each lasting 60 minutes. Participants completed the Post-Traumatic Growth Inventory (PTGI) and the Self-Compassion Scale (SCS) at three time points: pre-test, post-test, and five-month follow-up. Data were analyzed using repeated measures ANOVA and Bonferroni post-hoc tests in SPSS version 27. Findings: The results showed a significant increase in post-traumatic growth and self-compassion in the experimental group compared to the control group across all stages. The experimental group’s mean post-traumatic growth scores improved from 48.73 (SD = 6.21) at pre-test to 67.85 (SD = 5.94) at post-test, while self-compassion scores increased from 62.19 (SD = 5.37) to 78.46 (SD = 5.08). Repeated measures ANOVA confirmed significant time and group interaction effects for both variables (Post-Traumatic Growth: F(2, 56) = 49.33, p < .001, η² = .78; Self-Compassion: F(2, 56) = 46.03, p < .001, η² = .77). Bonferroni post-hoc tests showed that improvements were statistically significant from pre-test to post-test and were sustained at follow-up. Conclusion: Schema therapy is an effective psychological intervention for promoting post-traumatic growth and enhancing self-compassion in women with breast cancer, with lasting effects observed up to five months after the intervention.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».