Prevalence of psychosocial distress in cancer patients across 55 North American cancer centers
Notice bibliographique
Résumé
Routine distress screening in United States oncology clinics has been mandatory since 2015. OBJECTIVE: This study was the first to assess distress in a geographically diverse sample of cancer patients following mandated distress screening implementation by oncology social workers. METHODS: Sites were self-selected via social workers who applied to participate in the Association of Oncology Social Work's Project to Assure Quality Cancer Care, advertised through their social media outlets and conference. Electronic screening records were collected from 55 cancer treatment centers in the United States and Canada. Cases required cancer diagnoses and Distress Thermometer (DT) scores to be included. Distress rates and rates by age, sex, cancer type, and ethnicity were examined. RESULTS: Of 4664 cases, 46% (2157) experienced significant distress (DT score ≥ 4). Being female, age 40-59, and having diagnoses of pancreatic or lung cancer was associated with increased likelihood of distress. Half of cases experience clinically-significant distress, though this need was not evenly distributed across patient or cancer types. CONCLUSION: Identifying those at risk for distress may help inform optimal resource allocation. Methods to address needs of distressed patients in cases of limited resources are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».