Resilience as a Factor Influencing Psychological Distress Experience in Patients with Neuro-Oncological Disease
Notice bibliographique
Résumé
Cancer causes psychological distress. Approximately one-third of all patients with cancer suffer from distress requiring psycho-oncological treatment. Examining factors contributing to their distress can inform approaches to counteracting them. Among such factors, resilience is considered to be a psychological adaptive capacity resulting from complex genetic, epigenetic, psychological, and environmental influences. For that reason, we investigated resilience as a factor of psychological distress experience among patients with neuro-oncological disease. To assess distress among patients with neuro-oncological diseases, we performed electronic psycho-oncological screening in the Department of Neurosurgery at Tübingen University Hospital (n = 100) following tumor surgery (T0) using the Resilience Scale 13, the Hornheider Screening Instrument, the Patient Health Questionnaire-2, the Generalized Anxiety Disorder Scale-2, and the Distress Thermometer, all administered on tablets. Follow-up was done 6 months after (T1). The distress of patients with neuro-oncological disease decreased significantly after 6 months (p < 0.01). Most patients (87%) showed moderate to high resilience. Although significant correlations with distress are measurable at the T0 time point (ρ = −0.318 **, p < 0.01), no significant correlations were observed at T1. Thus, resilience seems to significantly impact distress in the acute phase of the neuro-oncological disease. For clinical practice, our findings suggest that resilience-focused screening can provide useful information about patients at risk of experiencing distress.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».