Stage at diagnosis and survival in patients with cancer and a pre-existing mental illness: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Individuals with a pre-existing mental illness, especially those experiencing reduced social, occupational and functional capacity, are at risk for cancer care disparities. However, uncertainty surrounding the effect of a mental illness on cancer outcomes exists. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies using MEDLINE and PubMed from 1 January 2005 to 1 November 2018. Two reviewers evaluated citations for inclusion. Advanced stage was defined as regional, metastatic or according to a classification system. Cancer survival was defined as time survived from cancer diagnosis. Pooled ORs and HRs were presented. The Newcastle-Ottawa bias risk assessment scale was used. Random-effects models used the Mantel-Haenszel approach and the generic inverse variance method. Heterogeneity assessment was performed using I 2 . Results 2381 citations were identified; 28 studies were included and 24 contributed to the meta-analysis. Many demonstrated methodological flaws, limiting interpretation and contributing to significant heterogeneity. Data source selection, definitions of a mental illness, outcomes and their measurement, and overadjustment for causal pathway variables influenced effect sizes. Pooled analyses suggested individuals with a pre-existing mental disorder have a higher odds of advanced stage cancer at diagnosis and are at risk of worse cancer survival. Individuals with more severe mental illness, such as schizophrenia, are at a greater risk for cancer disparities. Discussion This review identified critical gaps in research investigating cancer stage at diagnosis and survival for individuals with pre-existing mental illness. High-quality research is necessary to support quality improvement for the care of psychiatric patients and their families during and following a cancer diagnosis.
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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 | 0,017 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».