Predictors of long-term cancer-related distress among female BRCA1 and BRCA2 mutation carriers without a cancer diagnosis: an international analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with a BRCA1 or BRCA2 mutation have high lifetime risks of developing breast and ovarian cancers. We sought to estimate the prevalence of cancer-related distress and to identify predictors of distress in an international sample of unaffected women with a BRCA mutation. METHODS: Women with a BRCA1/2 mutation and no previous cancer diagnosis were recruited from the United States, Canada, the United Kingdom, Australia and from a national advocacy group. Using an online survey, we asked about cancer risk reduction options and screening, and we measured cancer-related distress using the Impact of Event Scale. RESULTS: Among 576 respondents, mean age was 40.8 years (SD = 8.1). On average 4.9 years after a positive test result, 16.3% of women reported moderate-to-severe cancer-related distress. Women who had undergone risk-reducing breast and ovarian surgery were less likely to have (moderate or severe) cancer-related distress compared to other women (22.0% versus 11.4%, P value = 0.007). Women recruited from the advocacy group were more likely to have cancer-related distress than other women (21.6% versus 5.3%, P value = 0.002). CONCLUSIONS: Approximately 16% of women with a BRCA1 or BRCA2 mutation experience distress levels comparable to those of women after a cancer diagnosis. Distress was lower for women who had risk-reducing surgery.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».