Evaluating Fatalism Among Breast Cancer Survivors in a Heterogeneous Hispanic Population: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Hispanic breast cancer survivors reported worse quality of life, and fatalism is considered one of the mediators for this disparity. This study aimed to identify the factors associated with fatalism within a diverse Hispanic population. Hispanic origin was self-reported, and the Multidimensional Fatalism Measure questionnaire, a validated tool that measures fatalism across multiple dimensions, was used to assess fatalism. A total of 390 women, consisting of 210 Puerto Ricans, 34 Colombians, 29 Dominicans, 25 Cubans, 24 Venezuelans, 22 Mexicans, and 46 individuals of other Hispanic backgrounds, completed the fatalism assessment. The mean fatalism score was 16.4 (95% CI = 15.8-17.0), characterized by a high internal locus of control and strong religious beliefs, along with moderate beliefs in luck and a low external locus of control. The higher fatalism scores were reported in Dominican, Mexican, and Venezuelan groups, while Colombians reported the lowest score. Multivariable analysis showed that Colombians (β = -4.0), individuals with higher household incomes (β = -2.3 for USD 20,000-USD 75,000, β = -2.4 for ≥75,000), higher education levels (β = -1.9), and those using English more frequently at home (β = -2.0) reported lower fatalism compared to their reference group. To enhance the quality of life for these survivors, culturally tailored interventions should focus on improving perceived control and mitigating fatalism.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».