Major depressive disorder and associated factors in elderly patients with non-Hodgkin’s lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data regarding elderly patients with cancer, more particularly with non-Hodgkin’s lymphomas (NHL), are scarce, as is our knowledge concerning to comorbid depression in this population. The purpose of this work was to explore the frequency of major depressive disorder (MDD) and related factors in a group of elderly patients with these forms of cancer.Method: 42 elderly NHL patients aged 70 years and older were interviewed using the Mini International Neuropsychiatric Interview screening tool. Psychological variables such as coping strategies, cognitive status and quality of relationships, as well as clinical and socio-demographic data were collected.Results: Fourteen patients (33.3%) met criteria for current MDD of which five had melancholy features (35.7%). Elderly patients with comorbid NHL-MDD had a significantly poorer self-perceived global health and performance status than those without MDD, as well as more fatigue and history of depression. No other clinical, psychological or socio-demographic variable appeared associated with MDD in this sample.Conclusion: Further studies are needed in order to confirm these early results concerning a potential high frequency of MDD among elderly NHL patients. Depressive mood should be early recognized in order to provide appropriate treatments and avoid a detrimental effect of depression on cancer prognosis.
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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) | 0,000 | 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 ».