Rol del distrés psicológico en la relación entre percepción de enfermedad y calidad de vida en pacientes con cáncer de mama
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the associations between the illness perception dimensions and quality of life, assessing the modulatory role of psychological distress in patients with breast cancer, identifying which of these dimensions explained further variability in the different aspects of the quality of life. Methods: Seventy-five patients were evaluated with the Brief Illness Perception Questionnaire and the European Organization for Research and Treatment of Cancer (EORTC) Quality of Life Questionnaire (QLQ-30). We calculated bivariate and partial correlations to evaluate the associations between the illness perception dimensions and different aspects of quality of life, controlling for a distress measure. Subsequently, we performed linear regression analysis to evaluate the illness perception dimensions that could explain the variability in the quality of life scores. Results: Although significant associations between subscales of perception of illness and quality of life were found, most of them lost their significance when controlled by distress. In the regression models, variables that best predicted the variability in the quality of life were psychopathological diagnostic and distress. Conclusions: According with the study results, psychological distress and psychopathological diagnostic were the two variables that explained better the variability in the quality of life. For this reason it is essential to learn more about the role of these variables on the quality of life and morbidity and mortality associated with them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».