Exploring the screening capacity of the Fear of Cancer Recurrence Inventory‐Short Form for clinical levels of fear of cancer recurrence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fear of cancer recurrence (FCR) is a common concern among cancer survivors. Identifying survivors with clinically significant FCR requires validated screening measures and clinical cut-offs. We evaluated the Fear of Cancer Recurrence Inventory-Short Form (FCRI-SF) clinical cut-off in 2 samples. METHODS: Level of FCR in study 1 participants (from an Australian randomized controlled trial: ConquerFear) was compared with FCRI-SF scores. Based on a biopsychosocial interview, clinicians rated participants as having nonclinical, subclinical, or clinical FCR. Study 2 participants (from a Canadian FCRI-English validation study) were classified as having clinical or nonclinical FCR by using the semistructured clinical interview for FCR (SIFCR). Receiver operating characteristic analyses evaluated the screening ability of the FCRI-SF against clinician ratings (study 1) and the SIFCR (study 2). RESULTS: In study 1, 167 cancer survivors (mean age: 53 years, SD = 10.1) participated. Clinicians rated 43% as having clinical FCR. In study 2, 40 cancer survivors (mean age: 68 years, SD = 7.0) participated; 25% met criteria for clinical FCR according to the SIFCR. For both studies 1 and 2, receiver operating characteristic analyses suggested a cut-off ≥22 on the FCRI-SF identified cancer survivors with clinical levels of FCR with adequate sensitivity and specificity. CONCLUSIONS: Establishing clinical cut-offs on FCR screening measures is crucial to tailoring individual care and conducting rigorous research. Our results suggest using a higher cut-off on the FCRI-SF than previously reported to identify clinically significant FCR. Continued evaluation and validation of the FCRI-SF cut-off is required across diverse cancer populations.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».