Assessment of Current Mental Health Status in a Population-Based Sample of Canadian Men With and Without a History of Prostate Cancer Diagnosis: An Analysis of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Small-scale studies indicate an increase in mental health disorders among prostate cancer survivors compared to the general population, but large population-based data assessing this relationship are scarce. The present study examined the prevalence of lifetime history of prostate cancer in a cross-sectional sample of Canadian men and assessed the contribution of lifetime history of a prostate cancer diagnosis, multimorbidity, and current alcohol and smoking status to the association with current mental health outcomes in this population. Methods: The analytical sample included 25,183 men (aged 45 to 85 years old), who completed a survey as part of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). The Center for Epidemiological Studies Depression Scale (CES-D10), Kessler's Psychological Distress Scale (K10), and self-reported mental health were mental health outcomes. Multiple logistic regression analyses, and controlling for the complexity of the design and covariates, evaluated the association between prostate cancer survivorship, multimorbidity, alcohol and smoking status, and current mental health outcomes. Results: The prevalence of lifetime history of prostate cancer diagnosis in this population-based sample of men was 4% (95% CI: 3.7, 4.4). Our results indicate statistically significantly higher odds of current psychological distress (aOR = 1.52, 95% CI: 1.09, 2.11) and screening positive for depression (aOR = 1.24; 95% CI: 1.02, 1.51) among survivors of prostate cancer, compared to men without a history of prostate cancer diagnosis in demographics controlled analyses. After addition of multimorbidity and substance use, the odds of screening positive for depression among survivors of prostate cancer are 1.32 (95% CI: 1.06, 1.64) higher compared to men who never had a history of prostate cancer diagnosis. Interpretation: Patient education and empowerment programs aimed at addressing concerns during the diagnosis and treatment and enhancing survivorship care plans by adding routine screening for mental distress to help survivors overcome poor mental health during the cancer survivorship journey, are warranted.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».