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Enregistrement W2972450561 · doi:10.1139/cjpp-2019-0302

Risk factors for anxiety and depression in Chinese patients undergoing surgery for endometrial cancer

2019· article· en· W2972450561 sur OpenAlexvenueno aff
Bin Wang, Baohua Li, Shuai Tan, Jinguo Zhai, Min Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnxietyDepression (economics)Internal medicineEndometrial cancerIncidence (geometry)Odds ratioUnivariate analysisRisk factorLogistic regressionGastroenterologyCancerOncologyPsychiatryMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzed risk factors for anxiety and depression in 714 patients who received surgery for endometrial cancer. Our data indicate that the incidence of postoperative anxiety and depression in 714 patients with endometrial cancer was 15.55% and 32.77%, respectively. Univariate and logistic regression analysis showed postoperative pain (odds ratio (OR) = 3.166, P = 0.000) and combined liver disease (OR = 2.318, P = 0.001) were independent risk factors for postoperative anxiety. Additionally, CD4+/CD8+ (OR = 0.513, P = 0.042) and natural killer (NK) cell ratios (OR = 0.692, P = 0.021) were independent protective factors for postoperative anxiety. As for depression, low literacy (OR = 1.943, P = 0.042), postoperative pain (OR = 2.671, P = 0.001), high clinical stage (OR = 3.469, P = 0.009), and combined liver disease (OR = 4.865, P = 0.000) were independent risk factors for postoperative depression. CD4+/CD8+ (OR = 0.628, P = 0.002) and NK cell ratio (OR = 0.710, P = 0.013) were independent protective factors for postoperative depression. In conclusion, patients with endometrial cancer have a higher incidence of postoperative anxiety and depression where postoperative pain, liver disease, and decreased immune function are risk factors for both anxiety and depression in these patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,312 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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