Screening for depression in palliative cancer patients attending a pain and symptom control clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Depression in palliative care patients is often underrecognized. Screening can increase case recognition. The aims of this study were to assess the prevalence of depression in palliative cancer patients attending a pain and symptom control clinic and to investigate the validity and utility of a depression visual analogue scale in detecting depression in the advanced cancer outpatient population. METHOD: One hundred and thirty-two oncology outpatients who came for consultation at a multidisciplinary pain and symptom control clinic were asked and agreed to complete the Brief Zung Self-Rating Depression Scale (BZSDS; Dugan et al., 1998) and depression visual analogue scale (DVAS). RESULTS: The majority of participants (72%) indicated clinically significant depressive symptoms according to the BZSDS (21% in the "mild" depressive symptoms range, 32% in the "moderate" range, and 19% in the "severe" range). Participants indicated low endorsement rates of items related to overt manifestation of depression (e.g., sadness, tearfulness, irritability, and suicide ideation). The DVAS showed high correlation with the BZSDS (r = .82) and is a potentially useful screening instrument for detecting depressive disorder in palliative care cancer patients. SIGNIFICANCE OF RESULTS: The results of the study underline the importance of routine screening to detect depressive disorder in palliative care patients to improve their quality of care. The depression visual analogue scale was found to be an effective simple screening tool, easy to administer and use.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».