Unmet Needs of Adult Survivors of Childhood Cancers: Associations with Developmental Stage at Diagnosis, Cognitive Impairment, and Time from Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Adult survivors of childhood cancers (ASCCs) are a unique and growing population. Because these individuals were diagnosed in childhood, their developmental stage at diagnosis may influence medical sequelae and perception of their cancer diagnosis and potentially result in long-term complications and challenges. Our aim was to determine how developmental stage, time since diagnosis, and cognitive impairment relate to Canadian ASCC distress and unmet needs. METHODS: Canadian ASCCs aged 19-77 years (N = 115) diagnosed between ages 0 and 5 (n = 25), 6 and 12 (n = 22), or 13 and 18 (n = 68) completed demographic, neurocognitive self-report, depression, and anxiety and unmet needs questionnaires. RESULTS: The developmental stage predicted distress, β = -0.29, p = 0.01. Survivors diagnosed in middle childhood reported significantly more distress than those diagnosed in adolescence. Shorter time since diagnosis predicted greater psychosocial needs, β = -0.24, p = 0.05, and greater distress, β = -0.22, p = 0.05. Greater memory impairment predicted higher need across outcomes, β = -0.36-0.61, p < 0.05. In adjusted analyses for unmet needs, endorsement of cancer affecting education and/or work importantly altered outcomes. CONCLUSION: Our results indicate that greater self-reported memory impairment increases childhood cancer survivors' care needs. We additionally suggest that supportive care interventions might best target those reporting work or education interruption due to cancer. Identification of ASCCs who report work/school interruptions may provide a quick screen for health providers to assess possible need for intervention. ASCCs still experience unmet needs long into survivorship.
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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 | 0,001 |
| 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 ».