The impact of breast cancer on social cognition in female Colombian patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The high prevalence of female breast cancer is a global health concern. Breast cancer and its treatments have been associated with impairments in general cognition, as well as structural and functional brain changes. Considering the social challenges that some of these patients face, it is important to understand the socio-emotional effects of breast cancer as well. Nevertheless, the impact of breast cancer on social cognition has remained underexplored. The objective of this study was to assess social cognition domains and other relevant cognitive and emotional variables (executive functions, anxiety, or depression) in females with breast cancer. METHODS: The participants were 29 female patients diagnosed with breast cancer and 29 female healthy controls. We assessed emotion recognition, theory of mind, empathy, and moral emotions. We also included measures of general cognitive functioning, quality of life, anxiety, and depression. Linear multiple regressions were performed to assess whether the group (patients or controls), GAD-7 scores, emotional and social subscales of EORTC QLQ-C30, and IFS scores predicted the social cognition variables (EET, RMET, MSAT). RESULTS: Patients with breast cancer showed impairments in emotion recognition and in affective theory of mind. In addition, patients had lower scores in some executive functions. Only theory of mind between group differences remained significant after Bonferroni correction. Emotion recognition was associated with executive functioning, but anxiety levels were not a significant predictor of the changes in social cognition. CONCLUSIONS: Social cognition impairments, especially in theory of mind, may be present in breast cancer, which can be relevant to understanding the social challenges that these patients encounter. This could indicate the need for therapeutic interventions to preserve social cognition skills in patients with breast cancer.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».