Seasonal fluctuations in psychological distress amongst women diagnosed with early breast cancer receiving radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Seasonal effects on patients diagnosed with depression/anxiety-related psychological disorders have varying impacts on symptom severity. Seasonal changes in psychological distress may be due to decreased daylight exposure during the fall/winter seasons. Patients receiving radiation therapy (RT) for early-stage invasive breast cancer (EIBC) are at high risk for developing depressive symptoms. Of interest is whether seasonal factors influence the psychological symptoms of patients being treated for EIBC. METHODS: Patients treated with RT for EIBC between January 2011 and June 2017 were identified. Patients who completed at least one Edmonton Symptom Assessment Scale (ESAS-r) pre-RT and post-RT were included in our analysis. Patients receiving RT during the autumn and winter (November-March) were compared with patients receiving RT during the spring and summer (April-August). Psychological distress was evaluated based on patient-reported depression, anxiety, and overall wellbeing on the ESAS-r. Data on systemic treatment and radiation were extracted from existing databases. RESULTS: Eight-four patients treated with RT in spring/summer and 102 patients treated with RT in autumn/winter were included. Patients receiving RT during spring/summer had better wellness score prior to RT, compared with those receiving RT during winter/autumn (P = .03). However, patients receiving RT in the spring/summer had worse symptom trajectories across three domains of depression, anxiety, and wellbeing (P = .03, P = .008, and P < .0001, respectively). CONCLUSIONS: Seasonality influenced the symptoms reported by patients with EIBC receiving RT. Future studies are needed to understand when during treatment patients are at highest risk for psychological distress and how seasonality may influence high-risk periods.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».