Examining the Pathoplastic Moderating Role of Education on the Association between Depressive Mood and Self-Rated Health among Cancer Survivors: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Self-rated health (SRH) is a salient patient outcome for cancer survivors, and depressive mood and education are known determinants of cancer survivors' SRH. Moving beyond the well-established direct association between depressive mood, education, and SRH among cancer survivors, this epidemiological study investigated the pathoplastic role of education on depressive mood in relation to SRH among a nationally representative sample of cancer survivors in the United States. METHODS: = 3844). Ordered logistic regression was used to evaluate the direct impact of depressive mood and education in relation to SRH. In addition, the pathoplastic moderating effect was evaluated using ordered logistic regression with an interaction term of depressive mood and education in the regression model. All analyses adjusted for complex sample weights so that findings are nationally representative. RESULTS: After adjusting for all covariates, U.S. cancer survivors' depressive mood was significantly associated with lower SRH, and U.S. cancer survivors' higher education was significantly associated with higher SRH. As a pathoplastic moderator, cancer survivors' education significantly moderated the association between depressive mood and SRH. The negative association between depressive mood and SRH was significantly greater among those with higher education. CONCLUSION: Moving beyond the direct association between depressive mood, education, and SRH, education served as a pathoplastic moderator in relation to depressive mood and SRH. Psycho-oncology providers need to be mindful of the "protective-risk" effect of education in relation to cancer survivors' depressive mood and SRH.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».