A screening algorithm for early detection of major depressive disorder in head and neck cancer patients post‐treatment: Longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary purpose of this study was to identify predictors of Major Depressive Disorder in head and neck cancer (HNC) patients in the immediate post-treatment period (ie, at 3 months post-diagnosis), with a focus on previously unexamined historical and contextual factors. METHODS: Prospective longitudinal study of 223 consecutive adults (72% participation) newly diagnosed with a first occurrence of primary HNC, including validated psychometric measures, Structured Clinical Interviews for DSM Disorders, and medical chart reviews. RESULTS: The 3-month period prevalence of Major Depressive Disorder was 20.4%; with point prevalences of 6.8% upon HNC diagnosis, 14.2% at 3 months, and 22.6% lifetime. Patients most susceptible to developing Major Depressive Disorder in the immediate post-treatment period: were diagnosed with advanced-stage cancer rather than early-stage cancer (O.R. = 4.94, P = 0.04), received surgery only (O.R. = 8.73, P = 0.04), presented a lifetime history of Anxiety Disorder on SCID-I (O.R. = 6.62; P = 0.01), and indicated higher pre-treatment levels of anxiety on the HADS (O.R. = 0.45, P = 0.05). CONCLUSIONS: Our results outline the predominant role of anxiety upon diagnosis as a precursor to post-treatment Major Depressive Disorder, suggesting the need for identification and prophylactic treatment of anxiety upon diagnosis in head and neck cancer patients. Further investigation into pathways by which pre-treatment anxiety predisposes to post-treatment Major Depressive Disorder in this population is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».