Correlates of Quality of Life Among African American and White Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: African Americans continue to suffer disproportionately from cancer morbidity and mortality, with emerging evidence suggesting potential quality of life (QOL) disparities in the survivorship period. OBJECTIVE: The objective of the study was to assess sociodemographic, clinical, and psychosocial factors associated with physical and mental health QOL (PHQOL and MHQOL) among African American and white cancer survivors. METHODS: Patients were recruited from tumor registries. Telephone interviews were conducted with 248 African American and 244 white respondents with a history of breast, prostate, or colorectal cancers. Multivariate regression models were used to assess what factors were associated with PHQOL and MHQOL. RESULTS: Key racial differences in adjusted analyses included poorer MHQOL scores among African Americans compared with white survivors. Furthermore, race moderated the relationship between perceived social support and MHQOL, where higher social support levels were associated with increased MHQOL among African Americans. Other correlates of QOL impacted racial groups similarly. For example, factors associated with PHQOL scores included being unemployed, being uninsured, the presence of medical comorbidities, a longer time since diagnosis, and higher levels of cancer-related stress appraisals. Factors associated with MHQOL scores included being unemployed, higher levels of daily stress, higher levels of stress associated with the diagnosis, higher levels of education, higher levels of perceived social support, and higher levels of spirituality. CONCLUSION: Interventions aimed at increasing social support may have important implications for improving QOL outcomes among African Americans. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: Measuring and understanding factors associated with QOL have important implications for patient adjustment and clinical decision making.
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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) | 0,001 | 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 ».