Fear of Cancer Recurrence Inventory : development and initial validation of a multidimensional measure of fear of cancer recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the fact that the fear of cancer recurrence is to varying degrees almost universal in cancer survivors, there is a lack of validated multidimensional instruments to evaluate this issue specifically. \n \nPURPOSE: The goal of this study was to develop and empirically validate a multidimensional self-report scale for assessing the fear of cancer recurrence, the Fear of Cancer Recurrence Inventory (FCRI). \n \nMETHODS: A provincial medical databank was used to randomly select a pool of 1,704 French-Canadian patients who had been treated for breast, prostate, lung, and colorectal cancer within the past 10 years. Of these, 300 patients were asked to complete the FCRI on two occasions. \n \nRESULTS: The factorial analysis conducted on the final 42-item scale revealed a seven-component solution (64% of the variance) including the following factors: triggers, severity, psychological distress, coping strategies, functioning impairments, insight, and reassurance. The results also supported the internal consistency (alpha = 0.95) and the temporal stability (r = 0.89) of the FCRI, as well as its construct validity with other self-report scales assessing fear of cancer recurrence (r = 0.68 to 0.77) or related constructs such as psychological distress (r = 0.43 to 0.77) and quality of life (r = -0.20 to -0.36). \n \nCONCLUSIONS: This study suggests that the French-Canadian version of the FCRI is a reliable and valid instrument for evaluating the multidimensional aspects of the fear of cancer recurrence.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».