Coping Strategies and Perception of Patients With Breast Cancer Post‐Surgery in an Underserved Region of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' coping styles, perceptions, and attitudes are important for healthy living and survivorship in breast cancer. AIM: To assess factors associated with coping styles in patients with breast cancer surgery in an underserved population in Northern Nigeria. METHODS: This cross-sectional study included 72 patients with breast cancer post-surgery. Data was collected on clinico-demographic variables, patients' perceptions, the World Health Organization Quality of Life (WHOQOL-BREF), the General Health Questionnaire (GHQ-12), and the Coping Strategy Inventory (CSI-32). RESULTS: The mean age of participants was 45.9 (±9.1) years. Over 80% of participants underwent mastectomy, with 93.1% reporting complications. Notwithstanding, participants largely perceived that the procedure was life-saving, and most did not feel the need for a breast prosthesis. Notably, 70.8% reported an increased tendency to withdraw socially, but only 34.7% experienced functional difficulties with daily activities or chores. Patients practiced different engagement-disengagement coping strategies, albeit use of multiple dimensions of engagement coping was pronounced in a greater fraction (percentile) of patients. Multiple aspects of perception (including a lack of satisfaction with clothes fitting, feelings of incompleteness, greater time since surgery), and the experience of psychological distress were associated with disengagement coping. On the other hand, engagement coping was more likely in patients who were satisfied with clothing fit, experienced less impact on daily living, and had an improved quality of life. CONCLUSION: Coping in patients with breast cancer post-surgery is multifaceted, varying by individual perception and psychosocial wellbeing. Future research is needed to guide interventions that bolster psychosocial well-being to promote healthy coping.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».