Prevalence and Risk Factors of Suicidal Ideation among Patients with Head and Neck Cancer: Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: (1) Determine 1-year period prevalence of suicidal ideation, suicide attempt, and completed suicide among patients newly diagnosed with a first occurrence of head and neck cancer (HNC). (2) Characterize stability and trajectory of suicidal ideation over the year following cancer diagnosis. (3) Identify patients at risk of suicidal ideation. STUDY DESIGN: Prospective longitudinal study with 1-year follow-up. SETTING: Three university-affiliated outpatient departments of otolaryngology-head and neck surgery. SUBJECTS AND METHODS: The study comprised a representative sample of 223 consecutive patients who were newly diagnosed (<2 weeks) with a first occurrence of primary HNC, were ≥18 years old and able to consent, and had a Karnofsky Performance Scale score ≥60. Patients completed the Beck Scale for Suicidal Ideation and Structured Clinical Interview for DSM-IV-TR Axis I Disorders. RESULTS: Sixteen percent (15.7%) of patients with HNC were suicidal <1 year from diagnosis, with point prevalences of 8.1% <2 weeks, 14.8% at 3 months, 9.4% at 6 months, and 10.4% at 12 months; 0.4% committed suicide within 3 months, and 0.9% attempted suicide. An a priori comprehensive conceptual model revealed 2 predictors of 1-year period prevalence of suicidal ideation in HNC: psychiatric history ( P = .017, β = 2.1, 95% CI = 0.4-3.8) and coping with the diagnosis by using substances (alcohol/drugs; P = .008, β = 0.61, 95% CI = 0.16-1.06). All other predictors, including medical predictors, were nonsignificant. A clinical suicide risk assessment revealed low risk among 71.4% and medium to high risk among 28.6%. CONCLUSION: Suicide prevention strategies are clearly needed as part of routine clinical care in head and neck oncology, as well as their integration into clinical practice guidelines for HNC.
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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 ».