Psychological risk in long‐term survivors of childhood acute lymphoblastic leukemia and its association with functional health status: A PETALE cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent research has suggested that long-term pediatric cancer survivors were at risk of important physical and psychological morbidities. To date, we do not know to what extent functional health status contributes to psychological risk and which domains are most important. The aim of this study was to systematically explore which functional domain could explain anxiety, depression, and distress symptoms. PROCEDURE: We used data available for 105 adolescents and 182 adults successfully treated for childhood acute lymphoblastic leukemia at two Canadian sites part of the PETALE cohort. Participants were ≥5 years postdiagnosis, aged 22 ± 6 years, 52% female, and 49% acute lymphoblastic leukemia high-risk status. The contribution of health functional status (15D/16D questionnaires) to self-reported anxiety, depression, and distress (Beck scales and distress thermometer) was evaluated using adjusted logistic regression models. RESULTS: Prevalence rates found for mild-severe anxiety, depression, and distress were 14%, 21%, and 30% among adolescents and 27%, 20%, and 19% among adults. Frequent health domains associated with psychological risk were sleeping and breathing in adolescents, and vitality/fatigue, discomfort/symptoms, mental function, and sleeping in adults. Mental function was systematically associated with psychological risk across age groups (median OR = 10.00, 95% CI 3.01-33.71). Exploratory mediation bootstrapping analyses suggested that the effect on psychological risk of overall health status and mental function problems was partly explained by social/work/school functioning. CONCLUSION: The results identified important functional health domains that could be targeted for interventions preventing psychological risk: vitality/fatigue, discomfort/symptoms, sleeping, and mental function issues. Health domains probably affect mood partly by limiting social/work/school functioning.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».