The burden of stress in head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Head and neck cancer (HNCa) introduces numerous stressors. We developed the Cancer-Related Stressors Checklist (CRSC), which documents exposure to seven categories of common stressors and emotional distress. We surveyed HNCa survivors and examined associations among exposure to cancer-related stressors, illness intrusiveness (i.e., cancer-induced interference with lifestyles, activities, and interests), and distress. We also investigated whether reported exposure rates differ between self-administered and interviewer-administered measures. METHODS: Respondents included HNCa survivors, stratified by sex, who participated in one of two clinical studies (N1 = 162; N2 = 408) examining the psychosocial impact of illness intrusiveness. All completed the CRSC, the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale, and the Illness Intrusiveness Ratings Scale. Study 1 respondents self-administered the instruments; an interviewer administered them in Study 2. We gathered clinical data by self-report and from medical records. RESULTS: High inter-rater reliability corroborated the 8-subscale structure of the CRSC (Krippendorff alpha = .92). Cancer-related stressor exposures differed significantly across categories (interpersonal stressors were most common). Controlling for empirically identified covariates and distress, exposure to each cancer-related stressor correlated significantly and uniquely with illness intrusiveness. All stressor categories correlated significantly with distress, but coefficients were low to moderate, substantiating incremental validity. Respondents reported fewer exposures when materials were self-administered as compared with interviewer-administered, but reported distress levels did not differ by mode of administration. CONCLUSIONS: Cancer-related stressors are common and burdensome in HNCa and, therefore, merit clinical attention. Identifying specific stressors will allow more targeted and effective interventions to alleviate and prevent distress.
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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 ».