Assessing the psychosocial needs of newly diagnosed patients with nonsmall cell lung cancer: Identifying factors associated with distress
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Psychosocial Screen for Cancer (PSSCAN-R) questionnaire is a validated screening tool used to identify the psychosocial needs of patients with cancer. It assesses patients' perceived social supports and psychosocial needs, and the presence of symptoms of depression and anxiety. The study goals were to assess the prevalence and factors associated with distress in patients with newly diagnosed nonsmall cell lung cancer (NSCLC). METHODS: All patients with NSCLC referred to BC Cancer centers from 2011 to 2015, who completed a prospective PSSCAN-R questionnaire at the time of their first visit, were included in the study. Demographics and baseline disease characteristics were collected retrospectively. The chi-squared test, Fisher exact test, and logistical regression analysis were used to compare factors associated with the presence of distress based on sex, age, stage of disease, and performance status (PS). RESULTS: A total of 4281 NSCLC patients completed the PSSCAN-R questionnaire. Baseline characteristics: 70% were greater than or equal to 65, 50% female, 52% metastatic disease, 47% Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) greater than or equal to two. Patients who were female, less than 65, have metastatic disease and poor PS were more likely to report subclinical or clinical symptoms of anxiety. Symptoms of depression were associated with younger, female, poor PS patients, and social isolation. CONCLUSIONS: Newly diagnosed patients with NSCLC are likely to report clinical symptoms of anxiety and depression and have a high number of concerns in multiple psychosocial domains. Resource development for lung cancer patients should be based on their care needs with careful consideration of patients' age, gender, stage, and social situation to optimally support their psychosocial needs during treatment and follow-up.
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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 | 0,000 |
| 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 ».