Elevated distress among patients undergoing screening for lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Low-dose CT scanning has recently been recommended to screen patients at elevated risk of developing lung cancer, however, limited data exist describing distress experienced by this at-risk population. The objective of this study is to describe the prevalence and risk factors of high distress among patients undergoing screening for lung cancer. Methods: The validated National Comprehensive Cancer Network Distress Thermometer (DT) was used to evaluate distress prior to and following lung cancer screening among 228 patients attending the Center for Lung Cancer Screening and Prevention at the Stony Brook Cancer Center between September 30, 2013 and September 29, 2014. Clinically significant distress was defined by a score ≥ 4 on the DT instrument and logistic regression models were used to evaluate factors associated with high distress. Results: Forty-three percent of study participants experienced elevated distress prior to screening, while approximately one-third of patients reported distress scores ≥ 4 post-screening. Risk factors for elevated distress before screening included female gender (OR = 2.68; 95% CI [1.51, 4.77]) and having a positive family history of lung cancer (OR = 2.02 [1.04, 3.91]), while significant associations with post-screening distress were found among females (OR = 3.16 [1.73, 5.80]), current smokers (1.85 [1.00, 3.42]) and those with a positive personal history of a non-cancerous lung diagnosis (OR = 1.87 [1.00, 3.51]). Conclusions: The lung cancer screening population is a vulnerable group burdened by increased levels of distress. The screening visit represents a unique opportunity to not only educate patients about lung health and smoking cessation but additionally to address issues related to psychological wellness.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».