Predictors of distress in female breast cancer survivors: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Unmanaged distress has been shown to adversely affect survival and quality of life in breast cancer survivors. Fortunately, distress can be managed and even prevented with appropriate evidence-based interventions. Therefore, the objective of this systematic review was to synthesize the published literature around predictors of distress in female breast cancer survivors to help guide targeted intervention to prevent distress. METHODS: Relevant studies were located by searching MEDLINE, Embase, PsycINFO, and CINAHL databases. Significance and directionality of associations for commonly assessed candidate predictors (n ≥ 5) and predictors shown to be significant (p ≤ 0.05) by at least two studies were summarized descriptively. Predictors were evaluated based on the proportion of studies that showed a significant and positive association with the presence of distress. RESULTS: Forty-two studies met the target criteria and were included in the review. Breast cancer and treatment-related predictors were more advanced cancer at diagnosis, treatment with chemotherapy, longer primary treatment duration, more recent transition into survivorship, and breast cancer recurrence. Manageable treatment-related symptoms associated with distress included menopausal/vasomotor symptoms, pain, fatigue, and sleep disturbance. Sociodemographic characteristics that increased the risk of distress were younger age, non-Caucasian ethnicity, being unmarried, and lower socioeconomic status. Comorbidities, history of mental health problems, and perceived functioning limitations were also associated. Modifiable predictors of distress were lower physical activity, lower social support, and cigarette smoking. CONCLUSIONS: This review established a set of evidence-based predictors that can be used to help identify women at higher risk of experiencing distress following completion of primary breast cancer treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».