Frequencies and Predictors of Health Psychology Referrals after Integrative Oncology Consultation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Health psychology (HP) plays a critical role within a multidisciplinary, integrative oncology team. HP provides coping tools, helping patients engage in healthy lifestyle. HP in integrative oncology is not well established and criteria for referral has not been examined. This study examined characteristics of referral to HP. Methods: A retrospective chart review of 1827 patients seen for consultation in the IMC between January 1st, 2019 and January 13th, 2020 was conducted. Patient assessments included the Edmonton Symptom Assessment Scale, Measure Yourself Concerns and Well-being, and PROMIS-10. Chi-square tests were used to compare categorical variables, Mann-Whitney test for non-normally distributed continuous variables, and t-tests for normally distributed continuous variables comparing those referred and not referred to HP. Results: Referred patients were mostly female (85.4%), White (67.1%), married/partnered (67.7%), obese (42.1%), with breast cancer (52.2%). Compared to those not referred, patients referred to HP were significantly more likely to be female, younger, Black, and had a higher BMI (p ≤ .01). Referred patients reported worse fatigue, sleep, depression, anxiety, well-being, spiritual pain, financial distress, memory, and overall mental health, physical health, and global health (p ≤ .01). Most common concerns of referrals were diet/nutrition, overall health, and stress/anxiety. Compared to non-referred, HP referrals were more likely to prioritize depression, spirituality, and stress/anxiety as their concerns (p ≤ .01). Conclusions: Patient characteristics are well-suited treatment targets for HP, including addressing emotional distress, healthy lifestyle, and quality of life. Our findings can help cancer programs develop strategies to facilitate engagement with psychological counseling.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».