Impact of depression and anxiety on cancer patients' perceptions of lifestyle behaviors.
Notice bibliographique
Résumé
141 Background: Health behaviors including tobacco use, alcohol consumption, and physical activity (PA) can impact outcomes in cancer survivors. While the peri-diagnostic period can be a "teachable moment" for behavior change, patients may face barriers including mental health comorbidities. We have previously identified that patient perceptions of behaviors can influence behavior change. Here, we evaluated the impact of anxiety and depression on patient perceptions of these behaviors. Methods: Cancer patients from all disease sites were surveyed (2016-17) on their smoking, alcohol habits, and PA, and perceptions of the impact of these behaviors on fatigue, survival, and quality of life (QofL). Survey data were linked with same day Edmonton Symptom Assessment Symptom (ESAS) anxiety and depression scores. Logistic regression models evaluated the impact of anxiety and depression on patient perceptions. Results: Of 496, 53% were male; median age, 60 years. At diagnosis, 20% were current smokers, 47% were current drinkers, and 67% were not meeting PA guidelines. 30% screened positive for anxiety (ESAS anxiety > 3) and 34% screened positive for depression (ESAS depression > 2); mean [standard deviation] scores were 1.9 [2.3] for anxiety and 1.5 [2.2] for depression. Most current smokers (> 80%) perceived smoking to negatively impact fatigue, survival and QofL. Smokers screening positive for anxiety were more likely to perceive smoking as harmful on survival (OR=9.09, 95% CI (1.15-100), P=0.04); greater ESAS anxiety scores were associated with perceiving smoking to worsen survival (OR=1.51 per point, 95% CI (1.04-2.17), P=0.03). While those less physically active at diagnosis (> 65%) felt that PA improves fatigue, survival and QofL and half of current drinkers (45%-50%) felt that alcohol worsens outcomes, anxiety and depression were not found associated with perceptions (P > 0.10). Conclusions: Among current smokers, greater anxiety scores and those screening positive for anxiety were more likely to perceive continued smoking as harmful to survival. Mental health comorbidities were not found to have an impact on patient perceptions of the effect of alcohol consumption and PA on fatigue, survival, and QofL.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».