Depression and Anxiety Disorders in a Sample of Saudi Persons with Brain Tumor
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression and anxiety (DA) are common in persons with brain tumor (PBT) and are associated with neurocognitive deficits. The terms DA and affective disorders are often used interchangeably in this study. Objective: This was a pilot study, conducted with the purpose of better assessing DA symptoms in association with socioeconomic and clinical characteristics in PBT. METHOD: A cross-sectional study was conducted on a sample of PBT (N = 102), recruited from a neurosurgical department. The tools employed were the Beck Depression Inventory-II (BDI-II) and the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). The self-rating instruments proved feasible and reliable in screening for the severity of DA symptoms. The HADS is designed to measure the severity of anxiety and depressive symptoms in non-psychiatric hospital outpatients and does not assess the common somatic symptoms of these two disorders. The BDI-II evaluates the severity of depressive symptoms with items related to physical symptoms. RESULTS: Although our study did not, for the most part, yield results of statistical significance, it, however, demonstrated that anxiety and depressive disorders existed in PBT, showing a relatively higher rate in age groups 30–49 years. CONCLUSION: It was unclear whether these symptoms were invalidated by response bias, participant’s functional status, natural reaction to a fearing situation or just presentation of pseudodepression arose as a result of organic deficits. There is a need for further research to examine these factors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».