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Enregistrement W2923750060 · doi:10.1002/hed.25725

Contextual and historical factors for increased levels of anxiety and depression in patients with head and neck cancer: A prospective longitudinal study

2019· article· en· W2923750060 sur OpenAlexaff
Mélissa Henry, Fabienne Fuehrmann, Michael Hier, Anthony Zeitouni, Karen Kost, Keith Richardson, Alex Mlynarek, Martin J. Black, Christina MacDonald, Gabrielle Chartier, Xun Zhang, Zeev Rosberger, Saul Frenkiel

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyNeuroticismDepression (economics)Longitudinal studyClinical psychologyPsychiatryProspective cohort studyMedicineHead and neck cancerPsychologyCancerInternal medicinePersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed at examining predictors of clinical anxiety and depressive symptoms in patients with head and neck cancer (HNC) at 3, 6, and 12 months post-diagnosis, with a particular interest in contextual and historical factors. METHODS: Prospective longitudinal study of 219 consecutive patients newly diagnosed with a first occurrence of primary HNC, including psychometric measures, Structured Clinical Interview for DSM-IV Diagnoses (SCID), and medical chart reviews. RESULTS: Point prevalence of clinical anxiety symptoms (Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety subscale) was 32.0%, 21.9%, 12.1%, and 12.6% at baseline, 3, 6, and 12 months; and clinical depressive symptoms on the Depression Subscale was 19.4%, 21.9%, 13.5%, and 9.2%, respectively. Predictors of anxiety and depressive symptoms included upon diagnosis SCID major depressive or anxiety disorder, stressful life events in previous year, neuroticism, and levels of anxiety and depressive symptoms upon cancer diagnosis. CONCLUSIONS: This study emphasizes the predictive contribution of broader personal contextual and historical factors that increase psychological vulnerability in HNC and merit consideration.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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