Screening for Distress in Lung and Breast Cancer Outpatients: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Distress has been recognized as the sixth vital sign in cancer care and several guidelines recommend routine screening. Despite this, screening for distress is rarely conducted and infrequently evaluated. METHODS: A program of routine online screening for distress was implemented for new patients with breast and lung cancer. Patients were randomly assigned to one of three conditions: (1) minimal screening: the distress thermometer (DT) only plus usual care; (2) full screening: DT, problem checklist, Psychological Screen for Cancer part C measuring anxiety and depression, a personalized report summarizing concerns and the report on the medical file; or (3) triage: full screening plus optional personalized phone triage with referral to resources. Patients in all conditions received an information packet and were reassessed 3 months later with the full screening battery. RESULTS: Five hundred eighty-five patients with breast cancer and 549 patients with lung cancer were assessed at baseline (89% of all patients), and 75.5% retained for follow-up. High prevalence of baseline distress was found across patients. Twenty percent fewer patients with lung cancer in triage continued to have high distress at follow-up compared to those in the other two groups, and patients with breast cancer in the full screening and triage conditions showed lower distress at follow-up than those in minimal screening. The best predictor of decreased anxiety and depression in full screening and triage conditions was receiving a referral to psychosocial services. CONCLUSION: Routine online screening is feasible in a large cancer center and may help to reduce future distress levels, particularly when coupled with uptake of appropriate resources.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».