Prevalence of depression in a cohort of 400 patients with pancreatic neoplasm attending day hospital for major surgery: Role on depression of psychosocial functioning and clinical factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: (1) To determine the prevalence and type of depressive symptoms at day-hospital clinical evaluation, before undergoing major surgery in patients diagnosed with pancreatic neoplasm. (2) To analyze the association between depression and sociodemographic, clinical, and psychosocial variables. (3) To understand how coping strategies, perceived social support, and self-efficacy might affect depressive symptoms in this cohort of patients. METHODS: Secondary data analysis collected during the baseline phase of a randomized controlled trial performed at the Pancreas Institute of the University Hospital of Verona, Italy, between June 2017 and June 2018. RESULTS: 18.5% of pancreatic patients had a PHQ-9 score ≥10 (cut-off). Depressed patients were basically more often female (p = 0.07), younger (p = 0.06), and married/with a partner (p = 0.02). Depression was associated to high trait anxiety (p < 0.01), the use of anxiolytics (p < 0.01), sleep-inducing drugs (p < 0.01), and painkillers (p < 0.01). Among psychosocial variables, depressed patients showed lower perceived self-efficacy (p < 0.01) and family and friends' social support (p < 0.01) and used significantly more often dysfunctional coping strategies (p < 0.01), compared to nondepressed. A logistic multivariate model using psychosocial variables as explanatory and depression as dependent was calculated and post hoc analyses were conducted to describe the contribution of each psychosocial variable on depression. CONCLUSIONS: Our study advocates the need for screening for distress and depression in cancer surgery units and recommends to strengthen patients' adaptive coping, social support, and sense of effectiveness in facing the challenges related to the medical condition and treatment process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».