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Enregistrement W3208990897 · doi:10.3389/fpsyg.2021.590320

Personality Factors in Colorectal Cancer: A Systematic Review

2021· review· en· W3208990897 sur OpenAlexaboutno aff
Federica Galli, Ludovica Scotto, Simona P. Ravenda, Maria Giulia Zampino, Gabriella Pravettoni, Ketti Mazzocco

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityPsychologyBig Five personality traitsClinical psychologySystematic reviewAngerIncidence (geometry)Colorectal cancerIntervention (counseling)CancerMEDLINEMedicinePsychiatrySocial psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The role of personality in cancer incidence and development has been studied for a long time. As colorectal cancer (CRC) is one of the most prevalent cancer types and linked with lifestyle habits, it is important to better understand its psychological correlates, in order to design a more specific prevention and intervention plan. The aim of this systematic review is to analyze all the studies investigating the role of personality in CRC incidence. Methods: All studies on CRC and personality up to November 2020 were scrutinized according to the Cochrane Collaboration and the PRISMA statements. Selected studies were additionally evaluated for the Risk of Bias according to the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Results: Eight studies met the inclusion criteria and were eventually included in this review. Two main constructs have been identified as potential contributors of CRC incidence: emotional regulation (anger) and relational style (egoism). Conclusion: Strong conclusions regarding the influence of personality traits on the incidence of CRC are not possible, because of the small number and the heterogeneity of the selected studies. Further research is needed to understand the complexity of personality and its role in the incidence of CRC and the interaction with other valuable risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,350 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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