Which Symptoms Come First? Exploration of Temporal Relationships Between Cancer-Related Symptoms over an 18-Month Period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anxiety, depression, insomnia, fatigue, and pain are frequently reported by cancer patients. These symptoms are highly interrelated. However, few prospective studies have documented the sequence with which symptoms occur during cancer care. PURPOSE: This longitudinal study explored the temporal relationships between anxiety, depression, insomnia, fatigue, and pain over an 18-month period in a large population-based sample of nonmetastatic cancer patients (N = 828), using structural equation modeling. METHODS: The patients completed a battery of self-report scales at baseline and 2, 6, 10, 14, and 18 months later. RESULTS: The relationships between the same symptom at two consecutive assessments showed the highest coefficients (β = 0.29 to 0.78; all ps ≤ 0.05). Cross-loading parameters (β = 0.06 to 0.19; ps ≤ 0.05) revealed that fatigue frequently predicted subsequent depression, insomnia, and pain, whereas anxiety predicted insomnia. CONCLUSIONS: Fatigue and anxiety appear to constitute important risk factors of other cancer-related symptoms and should be managed appropriately early during the cancer care trajectory.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».