Anxiety And Depressive Symptoms And Health-Related Quality Of Life Status Among Patients With Cancer In Terengganu, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was aimed to determine the prevalence of anxiety and depressive symptoms , to examine their association with health-related quality of life (HRQoL) profiles and to determine the predictors on overall HRQoL. Methods: This was a cross-sectional study conducted in Hospital Sultanah Nur Zahirah, Kuala Terengganu, Malaysia. The Malay Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and McGill Quality of Life Questionnaire (MMQoL) were administered to a sample of 150 cancer patients (mean age = 50.4 years). Chi-square test, correlation and multiple regression were utilised for data analysis. Results: The prevalence for mild anxiety and depressive symptoms was 30.7% and 23.3% respectively. The HADS-A correlated strongest with Total MMQoL Score (r = - 0.578) and Psychological Well-Being (r = -0.526). Only HADS-A (beta = - 0.486), and HADS-D (beta = -0.173) were significant in predicting overall health-related quality of life. Conclusion: Findings in our study indicated that the prevalence of anxiety and depressive symptoms in Terengganu cancer patients are moderate. If anxiety and depression are identified and treated, health-related quality of life among oncology patients appropriately could significantly be improved. ASEAN Journal of Psychiatry, Vol.12(1): Jan - June 2011: XX XX
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».