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Enregistrement W4313472779 · doi:10.3390/curroncol30010046

COVID-19 Emotional and Mental Impact on Cancer Patients Receiving Radiotherapy: An Interpretation of Potential Explaining Descriptors

2023· article· en· W4313472779 sur OpenAlexvenueno aff
Emmanouil K. Symvoulakis, Emmanouil Matalliotakis, Apostolos Kamekis, Marios Adamou, Panteleimon Kountourakis, Davide Mauri, Antonios Dakanalis, Petros Alexidis, A. Varveris, Chrysostomos Antoniadis, Dimitris Matthaios, Maria Paraskeva, Constantinos Giaginis, K. Kamposioras

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyMedicineDepression (economics)Patient Health QuestionnaireMental healthGeneralized anxiety disorderInternal medicineCancerPsychiatryClinical psychologyDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Significant changes in the accessibility and viability of health services have been observed during the COVID-19 period, particularly in vulnerable groups such as cancer patients. In this study, we described the impact of radical practice and perceived changes on cancer patients’ mental well-being and investigated potential outcome descriptors. Methods: Generalized anxiety disorder assessment (GAD-7), patient health (PHQ-9), and World Health Organization-five well-being index (WHO-5) questionnaires were used to assess anxiety, depression, and mental well-being. Information on participants, disease baseline information, and COVID-19-related questions were collected, and related explanatory variables were included for statistical analysis. Results: The mean score values for anxiety, depression, and mental well-being were 4.7 ± 5.53, 4.9 ± 6.42, and 72.2 ± 18.53, respectively. GAD-7 and PHQ-9 scores were statistically associated (p < 0.001), while high values of GAD-7 and PHQ-9 questionnaires were related to low values of WHO-5 (p < 0.001).Using the GAD-7 scale, 16.2% of participants were classified as having mild anxiety (GAD-7 score: 5−9).Mild to more severe anxiety was significantly associated with a history of mental health conditions (p = 0.01, OR = 3.74, 95% CI [1.372−10.21]), and stage category (stage III/IV vs. I/II, p = 0.01, OR = 3.83, 95% CI [1.38−10.64]. From the participants, 36.2% were considered to have depression (PHQ-9 score ≥ 5). Depression was related with older patients (p = 0.05, OR = 1.63, 95% CI [1.16−2.3]), those with previous mental health conditions (p = 0.03, OR = 14.24, 95% CI [2.47−81.84]), those concerned about the COVID-19 impact on their cancer treatment (p = 0.027, OR = 0.19, 95% CI [0.045−0.82]) or those who felt that COVID-19 pandemic has affected mental health (p = 0.013, OR = 3.56, 95% CI [1.30−9.72]). Additionally, most participants (86.7%) had a good well-being score (WHO-5 score ≥ 50). Mental well-being seemed more reduced among stage I−III patients than stage IV patients (p = 0.014, OR = 0.12, 95% CI [0.023−0.65]). Conclusion: There is a necessity for comprehensive cancer care improvement. These patients’ main concern related to cancer therapy, yet the group of patients who were mentally affected by the pandemic should be identified and supported.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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