Predictors of distress and quality of life in patients undergoing cancer therapy: impact of treatment type and decisional role
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this secondary investigation was to examine the impact of the type of treatment received and the perceived role in treatment decision making in predicting distress and cancer-specific quality of life in patients newly diagnosed with breast or prostate cancer. METHOD: Participants included 1057 newly diagnosed breast and prostate cancer patients from four Canadian cancer centers who partook in a randomized controlled trial examining the utility of providing patients with an audio-recording of their treatment planning consultation. A MANCOVA was performed to predict distress and cancer-specific quality of life at 12 weeks post-consultation based on control variables (patient age, education, residence, tumor size (breast sample), gleason score (prostate sample), and receipt of an initial treatment consultation recording), predictor variables (treatment type--chemotherapy, hormone therapy, radiation therapy; decisional role--active, collaborative, passive), and interactions between these predictors. RESULTS: Women who received chemotherapy and reported having played a more passive role in treatment decision making had significantly greater distress and lower cancer-specific quality of life at 12-week post-consultation. There were no statistically significant predictors of these outcomes identified for men with prostate cancer. CONCLUSION: Receipt of chemotherapy places women with breast cancer at risk for distress and reduced quality of life, but only for the subset of women who report playing a passive role in treatment decision making. Prospective, longitudinal studies are needed to confirm the present findings and to explicate the antecedents, composition, and consequences of the 'passive' decisional role during the treatment phase of the cancer trajectory.
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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 découle