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Enregistrement W4242030768 · doi:10.1002/cncr.25315

Reply to Depression as a predictor of disease progression and mortality in cancer patients

2010· article· en· W4242030768 sur OpenAlexaff
Jillian R. Satin, Wolfgang Linden, Melanie Phillips

Notice bibliographique

RevueCancer · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Meta-analysisDiseasePopulationCancerProspective cohort studyDemographyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their correspondence, Schneider and Moyer commented on our meta-analysis of prospective studies regarding depression and cancer1 by calling attention to a previous meta-analysis by Cuijpers and Smit that we had cited.2 Cuijpers and Smit had demonstrated a greater association between depression and mortality in the general population than that presented in our meta-analysis, which was restricted to cancer patients. Schneider and Moyer concluded that the effect of depression on mortality may be potentially smaller in cancer patients compared with the general population, and suggested that cancer-specific mortality is unlikely to be affected by depression. We argue here that a discrepancy between meta-analytic findings derived from different populations does not rule out a potential cancer-specific association. The causes of death are not described in the meta-analysis by Cuijpers and Smit, and cardiac disease is likely to be a major cause of death in the community samples that had been studied. Given that the observed risk of depression and mortality in cardiac patients is roughly 2:13 and therefore much greater than the ratio we observed in cancer patients, and that cardiovascular disease accounts for nearly 50% of all deaths, the results in the meta-analysis by Cuijpers and Smit were likely driven by cardiac deaths in their community samples. A much-needed, large-scale prospective study that compares the association between depression and mortality outcomes across various causes of death would allow for a more definitive conclusion regarding this point. Schneider and Moyers also raised the question of implications for depression treatment when the observed risk is only moderately elevated and not very different from that of the population at large. We do know that depression negatively affects adherence to medical treatment protocols,4 and that the psychological treatment of depression can be efficacious in relieving distress.5 To us, these facts are ample justification for the proactive identification and treatment of depression in cancer patients, even if their mortality risk was neither cancer specific nor greater than that of the general population.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0310,047
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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