Suicidal Ideation in Newly-Diagnosed Chinese Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Suicide is one of the main reasons cited behind the death rate of cancer, and suicidal ideation (SI) is the first step toward it. This study aimed to investigate the prevalence and associates of suicidal ideation in newly-diagnosed Chinese cancer patients. METHODS: This multicenter study was conducted from January 2018 to September 2019. Eligible participants were asked to complete a Case Record Form (CRF), the Patient Health Questionnaire (PHQ-9), General Anxiety Disorder Questionnaire (GAD-7), Fear of Cancer Recurrence Questionnaire (FCRQ-7), and McGill Pain Questionnaire-Visual Analogue Scale (MPQ-VAS). Univariate analyses and multivariate logistic regression analyses were conducted for assessment. RESULTS: Out of 603 patients, 91 (15.1%, 95%CI: 12.23%-17.96%) reported suicidal ideation in the last 2 weeks. Physical comorbidities (OR=1.808, P=0.039), childhood adversity experience (OR=5.999, P=0.001), cancer pain (OR=1.828, P=0.047), depression (OR=2.811, P=0.013), and anxiety (OR=6.532, P<0.001) were significantly associated with suicidal ideation. It was also found that patients who regularly exercised were less likely to report suicidal thoughts (OR=0.172, P=0.007). CONCLUSION: Physical comorbidities, body ache, and mood disturbances are possible risk factors for suicidal ideation that warrant further attention in clinical practice. Preventive measures, such as systematic screening and arrangement for regular check-ups, could be beneficial to lower the risk of suicide.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».