ANXIETY AND DEPRESSION AS KEY DETERMINANTS OF CANCER RELATED FATIGUE AMONG PATIENTS RECEIVING CHEMOTHERAPY
Notice bibliographique
Résumé
Among non-communicable diseases, cancer is the second leading cause of death worldwide. In Jordan, it is the second leading cause of death. Fatigue is the most reported symptom among cancer patients. The purpose of this study was threefold: (1) to explore the prevalence of fatigue as a side effect of cancer chemotherapy (2) to examine the impact of chemotherapy on fatigue, and (3) to investigate psychological factors (depression and anxiety) that correlate with fatigue. A one group before and after quasi-experimental design was used to conduct this study. The Integrated Fatigue Model (IFM) was used to guide the study. A Convenience sampling technique was used to recriut78 participants diagnosed with cancer and treated with chemotherapy as the primary treatment. The sample was collected from two well-known Jordanian hospitals. Fatigue was measured using Piper Fatigue Scale (PFS) and the psychological variables (depression and anxiety) were measured using Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Findings revealed an increase incidence of fatigue after a chemotherapy course. Also revealed was a statistically significant difference between pre and post chemotherapy fatigue mean total scores as well as behavioral, affective, sensory and cognitive dimensions. It was found that depression and anxiety have a positive relationship with fatigue. Depression explained 46% of fatigue score variance. Furthermore, anxiety explains 3.6% of the variance in fatigue scores. It could be concluded that fatigue is a prevalent symptom among cancer patients receiving chemotherapy. Depression and anxiety were identified as possible predictors of fatigue among cancer patients receiving chemotherapy.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».