Alexithymia and Psychological Well-Being in Cancer Patients Receiving Chemotherapy Treatment: A Descriptive and Relational Study
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu araştırma, kemoterapi tedavisi alan kanser hastalarında aleksitimi ve psikolojik iyi oluş düzeyleri arasındaki ilişkiyi belirlemek amacıyla tanımlayıcı olarak yapılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Bu araştırmada tanımlayıcı ve ilişkisel bir araştırma deseni kullanılmıştır. Araştırmanın örneklemini, Temmuz 2022-Ekim 2022 tarihleri arasında bir eğitim ve araştırma hastanesinde ayaktan kemoterapi tedavisi gören 151 hasta oluşturmuştur. Veriler Hasta Bilgi Formu, Toronto Aleksitimi Ölçeği (TAÖ-20) ve Psikolojik İyi Oluş Ölçeği (PİOÖ) kullanılarak toplanmıştır. Verilerin değerlendirilmesinde tanımlayıcı istatistikler ile Kruskall Wallis testi ve Spearman Korelasyon testi kullanılmıştır. Bulgular: Kemoterapi alan hastaların yaş ortalamasının 59,26±11,24 yıl olduğu, %51'inin kadın cinsiyette olduğu ve %78,8'inin çalışmadığı saptanmıştır. Hastaların %23,8'inin meme kanseri olduğu ve %53'ünün kronik bir hastalık tanısının olduğu belirlenmiştir. Hastaların PİOÖ genel toplam puan ortalaması 48,44±6,76, TAÖ-20 genel toplam puan ortalamasının ise 44,70±7,51 olarak bulunmuştur. PİOÖ ile TAÖ-20 arasında negatif yönde ve orta düzeyde bir ilişki olduğu belirlenmiştir. Ayrıca hastaların metastaz durumlarına göre PİOÖ ve TAÖ-20 arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir farklılık olduğu belirlenmiştir. Sonuç: Bu araştırmada, kemoterapi alan kanser hastalarının psikolojik iyi oluş düzeylerinin yüksek, aleksitimi düzeylerinin ise düşük olduğu saptanmıştır. Ayrıca hastaların psikolojik iyi oluş düzeyleri arttıkça aleksitimi düzeylerinin düştüğü belirlenmiştir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".