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Enregistrement W2586513663 · doi:10.1200/jco.2016.34.3_suppl.210

Predicting patterns of distress in adult survivors of childhood cancer: A latent profile analysis from the Childhood Cancer Survivor Study.

2016· article· en· W2586513663 sur OpenAlexaff
Norma Mammone D’Agostino, Kim Edelstein, Nan Zhang, Christopher J. Recklitis, Tara M. Brinkman, Deo Kumar Srivastava, Wendy M. Leisenring, Leslie L. Robison, Gregory T. Armstrong, Kevin R. Krull

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDistressSomatizationAnxietyComorbidityAsymptomaticDepression (economics)PsychiatryInternal medicineClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

210 Background: Although most survivors are emotionally healthy, subgroups report elevated or increasing distress over time. Distress often involves comorbid symptoms, which are difficult to treat. Predictors of comorbidity have not been examined in survivors. This study identifies patterns of distress and examines disease, treatment and demographic predictors in long-term survivors diagnosed between 1970-99. Methods: Latent profile analyses were used to identify clusters of survivors (N = 16079) and siblings (N = 3085) based on symptoms of somatization, anxiety, and depression from the Brief Symptom Inventory – 18. Bayesian information criterion & Lo-Mendell-Rubin adjusted likelihood ratio test were used to select cluster number. Multinomial logistic regression was used to identify predictors of cluster membership stratified by sex. Results: Four clusters were identified: low distress on all subscales (asymptomatic); high distress on all subscales (global distress); primary somatization (somatic distress); primary depression (affective distress). Compared to siblings, fewer survivors were asymptomatic (62% v. 74%) and more had global distress (11% v. 5%), p’s < 0.0001. More male (66%) than female (58%) survivors were asymptomatic, and more females reported somatic (17% vs 10%) and global (12% vs 9%) distress, all p’s < 0.0001. Among females, fair/poor perceived health (OR 30.9, 95% CI 19.4-49.1); pain (OR 3.4, 95% CI 2.4-4.8), divorced/separated (OR 2.3, 95% CI 1.7-3), less than college education (OR 1.9, 95% CI 1.5-2.3), and antimetabolite therapy (OR 1.3, 95% CI 1.1-1.6) were associated with global distress. Fair/poor perceived health (OR 26.2, 95% CI 17.6-38.9), pain (OR 5.1, 95% CI 3.8- 6.8), divorced/separated (OR 3.0, 95% CI 2.2-4), and anthracycline therapy (OR 1.2, 95% CI 1.0-1.4) were associated with global distress in males. Diagnosis, age at or time since diagnosis, and radiation were not significant predictors. Conclusions: Results support the conceptual distinction between somatic versus affective symptoms of distress and highlight sex differences and health-related predictors of distress, all which have implications for treatment approaches.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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