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Enregistrement W7160645130 · doi:10.1080/13674676.2025.2505583

Enhancing health outcomes in cancer patients: exploring self-forgiveness and the mediating role of spiritual growth through the transcendental self-healing model – a longitudinal study

2025· article· en· W7160645130 sur OpenAlexaboutno aff
Sebastian Binyamin Skalski-Bednarz

Notice bibliographique

RevueMental Health Religion & Culture · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundacja na rzecz Nauki PolskiejInternational Visegrad Fund
Mots-clésLongitudinal studyCancerTranscendental numberSpiritualityLongitudinal dataCancer survivorship

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the role of self-forgiveness and spiritual growth in enhancing health outcomes among cancer patients through a three-wave longitudinal mediation model. Conducted within a Christian demographic in Western Canada, the research involved 212 participants undergoing treatment at oncological rehabilitation centres. Utilising validated scales, the study measured self-forgiveness, spiritual growth, and health outcomes, with data collected at three-month intervals. The findings reveal that spiritual growth significantly mediates the relationship between self-forgiveness and improved mental and physical health. The study highlights the therapeutic potential of integrating spiritual and emotional dimensions into healthcare practices, suggesting that self-forgiveness and spiritual development can play critical roles in patient care and well-being. This research contributes to the literature on psycho-oncology and offers insights into the mechanisms through which spirituality and self-forgiveness impact health outcomes in chronic illness contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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