Distinct Features of Psychosocial Distress of Adolescents and Young Adults with Cancer Compared to Adults at Diagnosis: Patient-Reported Domains of Concern
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Adolescents and young adults (AYA) (18–40) are a population of patients with cancer, who have distinctive developmental and psychosocial pressures. Using validated distress screening tools, we investigated psychosocial needs of AYA compared to older adults with cancer at diagnosis. Methods: AYA and older adult patients from British Columbia, Canada, between 2011 and 2016, who completed the Canadian Problem Checklist (CPC) and the PsychoSocial Screen for Cancer-Revised (PSSCAN-R) within 6 months of their cancer diagnosis were included in the study. Emotional, informational, physical, practical, social, and spiritual domain concerns are identified using the CPC. Psychosocial needs and distress are evaluated using the PSSCAN-R. Baseline demographics were obtained from the cancer registry. Based on gender, primary tumor site, and presence of metastasis, a 3:1 case match was performed with older adults (>40 years old). Statistical analyses included Chi square and Fisher's exact tests. Results: Two thousand and forty five AYA were case matched with 6050 older adults. Majority of patients were female (61.9%), and at diagnosis, 12.1% had metastatic disease. Top three tumor types were breast (20.4%), lymphoma (11.5%), and gastrointestinal (10.8%). The top five concerns for AYA (% AYA, % adults) were fear/worry (56.6, 42.9), understanding of illness (47.6, 41.4), sleep (35.2, 28.9), sadness (34.1, 20.0), and finances (33.8, 15.0). AYA reported higher symptoms of anxiety at baseline (% AYA, % older adults), both moderate (26.0, 19.9) and severe (26.6, 17.1) p < 0.01. Conclusion: Significant differences in psychosocial needs for AYA were seen at diagnosis across multiple domains, specifically, higher emotional, informational, physical, and financial distress. Development of supportive programming geared toward these domains early at diagnosis could benefit this distinct population.
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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) | 0,000 | 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 ».