The predictive value of symptoms for anxiety in hospice inpatients with advanced cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACTObjective:Insight into symptoms as predictors for anxiety may help to foster early identification of anxiety and to ameliorate anxiety management. The aim of this study was to determine which frequently occurring symptoms are predictors for anxiety in advanced cancer patients recently admitted to a hospice. METHOD: Symptom burden was measured in patients admitted to a hospice who died ≤3 month after admission using the Utrecht Symptom Diary. This is a Dutch-translated and adapted version of the Edmonton Symptom Assessment System to self-assess the 11 most prevalent symptoms and overall well-being on a 0-10 numerical rating scale. Multiple linear regression analysis was employed to analyze the predictive value of fatigue, nausea, pain, dyspnea, depressed mood, insomnia, and well-being on anxiety. RESULTS: A total of 211 patients were included, 42% of whom were men, and the median age was 71 years (range = 31-95). Anxiety was uncommon and rarely severe: 25% had a score ≥1, and 14% had a score >3. After correction for age, gender, and marital status, depressed mood (p = 0.00) and dyspnea (p = 0.01) were independent predictors for anxiety and explained 23% of the variance in anxiety. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Hospice inpatients with advanced cancer who suffer from dyspnea and/or depressed mood are at increased risk for anxiety. Treatment of dyspnea and depressed mood may contribute to adequate anxiety management. Further research should explore other factors associated with anxiety, especially in the psychological, social, and spiritual domains.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».