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Enregistrement W2591118628 · doi:10.1200/jco.2016.34.3_suppl.207

Psychosocial well-being assessment in women with breast cancer.

2016· article· en· W2591118628 sur OpenAlexaboutno aff
Rosana Gnanajothy, Jennifer A. Correll, Lindsay L. Peterson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialAnxietyBreast cancerDepression (economics)Quality of life (healthcare)PopulationPsychological interventionReferralDistressPsychiatryCancerInternal medicineClinical psychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

207 Background: A breast cancer (BC) diagnosis can affect psychosocial wellbeing. The goal of the current study is to identify the severity of and specific risk factors for depression, anxiety, and quality of life impairment in a sample of BC patients. Early identification of at risk individuals can expedite appropriate referrals and interventions. Methods: Data from 53 female BC patients referred to a Behavioral Medicine service at a large academic medical center in 2013-2015 by medical providers who identified distress at routine clinic visits were analyzed. Patients completed the Center for Epidemiology Studies Depression Scale, State Trait Anxiety Inventory, McGill Pain Questionnaire, and the Short Form 12 Quality of Life Inventory as part of their initial assessment following referral. Demographic factors, disease and treatment related factors were analyzed for correlation with psychosocial wellbeing. Results: Mean age was 52. The majority of the population were Caucasian (79%), and 53% were married. All stages of disease were represented. Significant depression, anxiety and psychological quality of life impairment were seen in 53%, 50%, and 39% of patients respectively. There was a trend towards a significant difference in higher anxiety scores in patients who were not on chemotherapy (M=44.2, SD 5.4) compared to those on chemotherapy at the time of assessment (M=38.54, SD 9.3; t (51) = -1.94 p=0.077). A positive correlation was seen between depression and pain scores (r 0.294, p=0.038). Depression and psychological quality of life scores were negatively correlated (r -0.632 p<0.001), as were pain and physical quality of life scores (r -.343, p 0.024). There was no correlation between higher rates of depression or anxiety with type of surgical intervention or stage of disease. Conclusions: Significant depression, anxiety and quality of life impairment were seen in a large percentage of BC patients referred to Behavioral Medicine for perceived distress, regardless of type of surgery and disease stage. Higher rates of anxiety were seen in patients referred while not on chemotherapy compared to patients who were on chemotherapy at the time of referral. Early referral is the key to proper identification and treatment of high risk individuals.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,420 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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