Do Cancer-Related Beliefs Influence the Severity, Incidence, and Persistence of Psychological Symptoms?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have suggested that negative beliefs about cancer may impair patients' psychological well-being, but only a few of these studies focused on specific psychological symptoms, and many were cross-sectional. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate longitudinally the relationship of cancer-related cognitions with the severity, incidence, and persistence of anxiety, fear of cancer recurrence, depression, and insomnia symptoms during an 18-month period. METHODS: Patients scheduled to undergo surgery for cancer (N = 962) completed a questionnaire assessing cancer-related cognitions at baseline (T1), the Hospital Anxiety and Depression Scale, the severity subscale of the Fear of Cancer Recurrence Inventory, and the Insomnia Severity Index at baseline (T1) and 2 (T2), 6 (T3), 10 (T4), 14 (T5), and 18 (T6) months later. RESULTS: Group × time factorial analyses using mixed models revealed that participants endorsing more negative cancer-related cognitions consistently reported more severe symptoms throughout the 18-month period. Logistic regression analyses suggested that endorsing more negative cancer-related cognitions at T1 significantly increased incidence and persistence rates of clinical levels of psychological symptoms. CONCLUSIONS: These findings suggest that the endorsement of negative cancer-related beliefs at the perioperative period influences the longitudinal evolution of anxiety, fear of cancer recurrence, depression, and insomnia symptoms in the following months. IMPLICATIONS FOR PRACTICE: These results highlight the relevance of using cognitive restructuring early during the cancer care trajectory to potentially revise erroneous beliefs about cancer and prevent the incidence and persistence of psychological disturbances over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».