A mixed-methods study of how cancer-related fatigue affects occupational participation and engagement, and is managed in daily life
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer-related fatigue (CRF) is a persistent, debilitating symptom that disrupts daily life and occupational participation. Understanding its impact is vital for developing effective interventions that support fatigue management and meaningful engagement. This study examined CRF's impact on occupational participation and how individuals manage it. Method: A mixed-methods design combined semi-structured interviews with the Activity Card Sort-UK. Seventeen participants with CRF (7 men, 10 women) and diverse cancer types were recruited using purposive, maximum variation sampling. Interviews were analysed using framework analysis, guided by the Canadian Model of Occupational Performance and Engagement. Findings: Quantitative data showed 59% experienced severe fatigue and 80% reported low fatigue self-efficacy. Leisure, social and high-demand activities were most affected. Three qualitative themes emerged: loss of enjoyment and engagement in meaningful occupations; coping through reactive and proactive strategies; and emotional consequences related to disrupted identity and reduced occupational participation. Participants described trade-offs, diminished spontaneity and altered roles. Gender, age and social context influenced both the impact and coping strategies, and many felt unsupported. Conclusion: CRF impairs occupational engagement and identity. Occupational therapists and multidisciplinary teams should routinely assess CRF and provide tailored, occupation-focused interventions that support fatigue self-management and preserve meaningful participation. Research should further develop these interventions.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».