Patient Factors Associated with Increased Cancer Worry, Fatigue, and Impact on Work Following a Breast Cancer Diagnosis: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A breast cancer diagnosis may result in disabling effects which may persist after treatment. The aim of this study was to identify patient factors that are associated with increased cancer worry, fatigue, and impact on work. Methods: Women with a history of breast cancer, aged ≥18 years, and English-speaking were recruited through the Love Research Army between October and November 2019. Participants completed demographic and clinical questions alongside the BREAST-Q Cancer Worry, Fatigue, and Impact on Work scales. Univariable and multivariable regression analyses were used to identify participant characteristics associated with each scale. Results: Cancer Worry, Fatigue, and Impact on Work scales were completed by n = 1680, n = 1037, and n = 873 participants, respectively. Most participants were older than 50 ( n = 1,470, 87.5%), married ( n = 1229, 73.2%), white ( n = 1557, 92.7%), and had undergone surgery for cancer treatment ( n = 1,472, 87.6%). Increased Cancer Worry was significantly associated ( P < .04) with younger age, less time since diagnosis, pain related to cancer/treatment, recurrence, prior chemotherapy, and ongoing breast edema. Increased Fatigue was significantly associated ( P < .01) with elevated BMI, less time since diagnosis, ethnicity, employment status, recurrence, prior chemotherapy, ongoing pain, and difficulty sleeping secondary to treatment. Decreased Impact on Work scores was significantly associated ( P < .04) with chemotherapy administration, shorter time since diagnosis, employment, fatigue related to treatment, breast edema, and ongoing pain. Conclusion: This study reveals patient characteristics associated with increased cancer worry, fatigue, and a negative impact on work following a breast cancer diagnosis. These findings can inform clinical and research initiatives to better support patients through treatment and survivorship.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».