Predictors of Referral for Specialized Psychosocial Oncology Care in Patients With Metastatic Cancer: The Contributions of Age, Distress, and Marital Status
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examines the rate and prediction of referral for specialized psychosocial oncology care in 326 patients with metastatic GI or lung cancer. PATIENTS AND METHODS: Referral information was abstracted from medical records and hospital databases. Patients completed measures of psychosocial and physical distress and functioning. RESULTS: Routine referral occurred in 33% of patients, and in 42% and 44%, respectively, of those scoring high on measures of depression (Beck Depression Inventory [BDI]-II >or= 15) and hopelessness (Beck Hopelessness Scale >or= 8). Univariate analyses indicated that referral was associated with younger age, unmarried status, living alone, presence of more depressive symptoms, hopelessness, and attachment anxiety, and with less social support, self-esteem, and spiritual well-being (all P < .05). Among the significantly depressed (BDI-II >or= 15), 100% of those less than 40 years of age, but only 22% of those age 70 years or older were referred. Multivariate analyses indicated that referral was associated with younger age, unmarried status, and presence of more depressive symptoms. Moreover, increasing age was associated with a progressively lower likelihood of referral independent of the level of distress. CONCLUSION: Routine referral of patients with metastatic cancer for psychosocial oncology care was predicted by presence of more severe depressive symptoms, younger age, and unmarried status. The rate of referral progressively declined with each decade of age, even among those with significant distress. These findings are consistent with some aspects of Andersen's model of health care utilization. The extent to which referred patients represent those who are most likely to benefit deserves further investigation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».