Does Assessment Method Matter in Detecting Mental Health Distress among Ashkenazi and Mizrahi Israeli Women with Breast Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
Authors examined differences in assessment method (structured diagnostic interview versus self-report questionnaire) between ethnic groups in the prevalence of mood and anxiety disorders among women with breast cancer. A convenience sample of 88 Mizrahi (Jews of Middle Eastern/North African descent, n = 42) and Ashkenazi (Jews of European/American descent, n = 46) women with breast cancer from oncology units in three health centers across Israel participated in the study. Participants were within eight months of diagnosis. Participants completed the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and a structured diagnostic interview, the Mini-International Neuropsychiatric Interview (MINI). Approximately one-third (31.8 percent, n = 28) of participants were diagnosed with at least one mood or anxiety disorder based on the MINI. Significantly more Mizrahi participants (42.9 percent) were diagnosed with at least one mood or anxiety disorder, compared with their Ashkenazi counterparts (21.7 percent). Mean score on HADS was below the optimal cutoff score (≥13) among all participants, with no significant difference in mean score for emotional distress based on HADS between the two ethnic groups. The findings highlight the role of measurement variance in assessing mental health distress among women with breast cancer in general and among ethnic and racial minorities in particular.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».