Screening for Distress and Health Outcomes in Head and Neck Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Head and neck cancers (HNC) have higher rates of emotional distress than other cancer types and the general population. This paper compares the prevalence of emotional distress in HNC across various distress screening measures and examines whether significant distress or distress screening are associated with cancer-related survival. A retrospective observational cohort design was employed, with data collected from the Distress Assessment and Response Tool (DART) and linkages to administrative databases from 2010 to 2016. Descriptive and prevalence data were reported using multiple concurrently administered distress tools, including the Patient Health Questionaire-9 (PHQ-9), Generalized Anxiety Disorders-7 (GAD-7), Edmonton Symptom Assessment Scale-revised (ESAS-r), and MD Anderson Symptom Index-Head and Neck module (MDASI-HN). Across measures, 7.8 to 28.1% of the sample reported clinically significant emotional distress, with PHQ-9 and GAD-7 identifying lowest prevalence of moderate/severe distress, and the ultrashort distress screens within ESAS-r and MDASI-HN performing equivalently. Cox hazards models were used in univariate and multivariate survival analyses. ESAS depression (≥4), but not anxiety, was associated with increased risk of cancer-related mortality and patient completion of DART was associated with greater cancer-related survival. The findings underscore the importance of implementing routine distress screening for HNC populations and the utility of ultra-brief screening measures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».