Mental Health and Adherence to COVID-19 Protective Behaviors among Cancer Patients during the COVID-19 Pandemic: An International, Multinational Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
A population-based cross-sectional study was conducted during the first COVID-19 wave, to examine the impact of COVID-19 on mental health using an anonymous online survey, enrolling 9565 individuals in 78 countries. The current sub-study examined the impact of the pandemic and the associated lockdown measures on the mental health, and protective behaviors of cancer patients in comparison to non-cancer participants. Furthermore, 264 participants from 30 different countries reported being cancer patients. The median age was 51.5 years, 79.9% were female, and 28% had breast cancer. Cancer participants reported higher self-efficacy to follow recommended national guidelines regarding COVID-19 protective behaviors compared to non-cancer participants (p < 0.01). They were less stressed (p < 0.01), more psychologically flexible (p < 0.01), and had higher levels of positive affect compared to non-cancer participants. Amongst cancer participants, the majority (80.3%) reported COVID-19, not their cancer, as their priority during the first wave of the pandemic and females reported higher levels of stress compared to males. In conclusion, cancer participants appeared to have handled the unpredictable nature of the first wave of the pandemic efficiently, with a positive attitude towards an unknown and otherwise frightening situation. Larger, cancer population specific and longitudinal studies are warranted to ensure adequate medical and psychological care for cancer patients.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».