Work‐specific cognitive symptoms and the role of work characteristics, fatigue, and depressive symptoms in cancer patients during 18 months post return to work
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cancer patients can experience work-specific cognitive symptoms post return to work. The study aims to (1) describe the course of work-specific cognitive symptoms in the first 18 months post return to work and (2) examine the associations of work characteristics, fatigue and depressive symptoms with work-specific cognitive symptoms over time. METHODS: This study used data from the 18-month longitudinal "Work Life after Cancer" cohort. The Cognitive Symptom Checklist-Work Dutch Version (CSC-W DV) was used to measure work-specific cognitive symptoms. Linear mixed models were performed to examine the course of work-specific cognitive symptoms during 18-month follow-up; linear regression analyses with generalized estimating equations were used to examine associations over time. RESULTS: Working cancer patients examined with different cancer types were included (n = 378). Work-specific cognitive symptoms were stable over 18 months. At baseline, cancer patients reported more working memory symptoms (M = 32.0; CI, 30.0-34.0) compared with executive function symptoms (M = 19.3; CI, 17.6-20.9). Cancer patients holding a job with both manual and nonmanual tasks reported less work-specific cognitive symptoms (unstandardized regression coefficient b = -4.80; CI, -7.76 to -1.83) over time, compared with cancer patients with a nonmanual job. Over time, higher depressive symptoms were related to experiencing more overall work-specific cognitive symptoms (b = 1.27; CI, 1.00-1.55) and a higher fatigue score was related to more working memory symptoms (b = 0.13; CI, 0.04-0.23). CONCLUSIONS: Job type should be considered when looking at work-specific cognitive symptoms over time in working cancer patients. To reduce work-specific cognitive symptoms, interventions targeted at fatigue and depressive symptoms might be promising.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».