Effectiveness of Mental Health Interventions For Adults with Cancer in the US: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review was to synthesize existing literature on the effects of mental health interventions for adult cancer patients following their initial diagnosis and to consolidate findings related to interventions addressing mental health conditions in this population. With the growing number of adults diagnosed with cancer, further research and the development of tailored mental health interventions are crucial to improving health outcomes. A systematic search was conducted using PubMed, CINAHL, Medline Complete, and Health Source Nursing databases between January 2024 and February 2024. To ensure rigor, Toronto and Remington’s (2020) integrative review process was applied. The Johns Hopkins Hierarchy of Evidence Guide and Research Evidence Appraisal Tools (Dang et al., 2022) were utilized to evaluate the level and quality of evidence. Additionally, Melnyk and Fineout-Overholt’s (2022) Evaluation Table was used to present the quality appraisal information for each reviewed study. Findings were analyzed thematically using Braun and Clarke’s (2006) method. The review findings suggest that while current data emphasize the importance of mental health interventions for adult cancer patients, continued research is necessary to refine these interventions and tailor them. Proper mental health diagnosis and interventions in this patient population could significantly enhance treatment adherence and overall health outcomes for adult cancer patients.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».