The psychological impact of a cancer diagnosed during pregnancy: determinants of long‐term distress
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer occurs during one in 1000-5000 of the approximately 6 million yearly US pregnancies identified by the American Pregnancy Association. Although a newly diagnosed cancer is associated with substantial distress, little is known about cancer's emotional impact on women when diagnosed during pregnancy, and no studies have been conducted on the subject. OBJECTIVE: The Cancer and Pregnancy Registry was developed by Elyce H. Cardonick MD, specialist in Maternal and Fetal Medicine and Associate Professor of Obstetrics and Gynecology at Robert Wood Johnson Medical School, to examine the consequences of maternal cancer diagnosis and treatment during pregnancy on maternal, fetal, and neonatal outcomes, including the impact of in utero exposure to chemotherapy. METHODS: Participants were asked to complete questionnaires, including measures of psychological distress, permitting the examination of variables associated with long-term psychological distress in women following a cancer diagnosis in pregnancy. RESULTS: Seventy-four women completed the Brief Symptom Inventory-18 and Impact of Event Scale on average 3.8 years (SD 2.5) following their cancer diagnosis. Potential variables related to distress included information on: sociodemographics, disease, pregnancy, birth, cancer treatment, and health status. Multiple regression analyses revealed that women were at higher risk of long-term distress if they had not received fertility assistance, had been advised to terminate the pregnancy, had had a preterm baby, had had a cesarean delivery, had not produced sufficient milk to breastfeed, had been experiencing a recurrence, and/or had undergone surgery post-pregnancy. CONCLUSION: Results are discussed in light of our current knowledge of the normal developmental phase of pregnancy and motherhood.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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