Prospective associations of depression with survival: a population-based cohort study in patients with newly diagnosed breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Psychological factors may influence survival in breast cancer patients but results of previous research are inconclusive. This prospective population-based study tested whether depression predicts mortality in breast cancer patients. Routinely collected depression screening data were merged with electronically archived provincial cancer registry data and censored data from British Columbia Vital Statistics (extracted in December 2012). Cox proportional-hazards regression analyses were conducted to predict all-cause and breast cancer-specific mortality as a function of depression after controlling for biomedical confounders. Of 1,646 patients, 1,604 had breast cancer stages I-III and 42 had stage IV breast cancer. 176 (11.0 %) versus 28 (66.7 %) were deceased after a median follow-up of 76 months. In patients with curable breast cancer, depression predicted all-cause (HR = 1.54 (95 % CI 1.06-2.25); p = 0.024), but not breast cancer-specific mortality (HR = 1.51 (95 % CI 0.95-2.41); p = 0.084). No association was shown for metastatic disease. Stage-specific analyses demonstrated a 2-2.5-fold increase in breast cancer-specific and all-cause mortality in patients with stage I and II disease, but not in patients with stage III or IV breast cancer. In stage I breast cancer patients, age moderated effects of depression such that depressed younger patients diagnosed at age 45 (i.e., mean age -1SD) showed a ninefold (HR = 9.82 (95 % CI 2.26-42.68); p = 0.002) increase in all-cause mortality and depressed patients at 57 a 3.7-fold (HR = 3.69 (95 % CI 1.44-9.48); p = 0.007) increase, while no association was evident in older patients at age 69 (mean age +1SD). Depression is strongly associated with mortality in younger patients with early stage breast cancer.
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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 | 0,001 |
| 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 ».