Distress experienced by lung cancer patients and their family caregivers in the first year of their cancer journey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Diagnosis of cancer is emotionally threatening not only for patients but also for their family caregivers (FC) who witness and share much of the illness experience. This study compares distress experienced by lung cancer patients and their FC during the year following the diagnosis. METHODS: A prospective cohort study of 206 patients recently diagnosed with inoperable lung cancer (participation rate 79.5%) and 131 FC (participation rate 63.6%) was conducted in an ambulatory oncology clinic in Quebec City (Canada). They completed validated questionnaires regarding their personal and psychological characteristics (Hospital and Anxiety Depression Scale-HADS), in the first months after the diagnosis of lung cancer and after 6 and 12 months. Univariate, bivariate, and linear mixed models were conducted to compare patient and FC distress. RESULTS: At baseline, 7.8% of patients reported distress (HADS total score >15) and their mean distress score was 7.0 ± 4.9 (range 0-42). In contrast, 33.6% of FC presented significant distress and their mean distress score was 12.0 ± 7.2 (P < 0.0001). Proportions of patients and FC with distress remained relatively stable at 6 and 12 months, and at every time point, FC reported higher levels of distress compared to their relative with cancer (P < 0.0001). Comparable trends were found when looking at the mean scores of distress, anxiety, and depression throughout the study. SIGNIFICANCE OF RESULTS: Being diagnosed with lung cancer and going through its different phases seems to affect more FC than patients. The psychological impact of such diagnosis appears early after the diagnosis and does not significantly change over time. These findings reinforce the importance for oncology teams, to include FC in their systematic distress screening program, in order to help them cope with their own feelings and be able to play their role in patient support and care throughout the cancer journey.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».