Comorbid symptoms of emotional distress in adult survivors of childhood cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood cancer survivors are at risk for emotional distress symptoms, but symptom comorbidity has not been previously examined. This study examined distress profiles for adult survivors of childhood cancer diagnosed between 1970 and 1999. METHODS: Self-reported depression, anxiety, and somatization symptoms from Brief Symptom Inventory 18 were examined in survivors (n = 16,079) and siblings (n = 3085) from the Childhood Cancer Survivor Study. A latent profile analysis identified clusters of survivors with individual and comorbid symptoms. Disease, treatment, and demographic predictors of distress comorbidity patterns were examined with multinomial logistic regressions. RESULTS: Four clinically relevant profiles were identified: low distress on all subscales (asymptomatic, 62%), high distress on all subscales (comorbid distress, 11%), elevated somatization (somatic symptoms, 13%), and elevated depression and anxiety (affective distress, 14%). Compared with siblings, fewer survivors were asymptomatic (62% vs 74%, P < .0001), and more had comorbid distress (11% vs 5%, P < .0001). Survivors of leukemia (odds ratio [OR], 1.34; 95% confidence interval [CI], 1.12-1.61), central nervous system tumors (OR, 1.30; 95% CI, 1.05-1.61), and sarcoma (OR, 1.26; 95% CI, 1.01-1.57) had a greater risk of comorbid distress than survivors of solid tumors. Psychoactive medications were associated with comorbid distress (P < .0001), and this suggested that this group was refractory to traditional medical management. Comorbid distress was associated with poor perceived health (OR, 31.7; 95% CI, 23.1-43.3), headaches (OR, 3.2; 95% CI, 2.8-3.7), and bodily pain (OR, 4.0; 95% CI, 3.2-5.0). CONCLUSIONS: A significant proportion of survivors are at risk for comorbid distress, which may require extensive treatment approaches beyond those used for individual symptoms. Cancer 2016;122:3215-24. © 2016 American Cancer Society.
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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) | 0,001 | 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 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 ».