Psychosocial Wellbeing among Patients with Breast Cancer during COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on the wellbeing of breast cancer (BC) patients is not well understood. This study described psychosocial problems among these patients in the United States (US) during the COVID-19 pandemic. Data were collected from BC patients via an online self-report survey between 30 March–6 July 2021 to assess the prevalence of COVID-19 diagnosis history and potential depression, health-related quality of life, COVID-related stress, and financial toxicity. Patients with early-stage (eBC) and metastatic (mBC) disease were compared. Of 669 patients included in the analysis, the prevalence of COVID-19 diagnosis history (10.9% versus 7.7%) and potential depression (33.7% versus 28.3%) were higher in mBC than eBC patients. Patients with eBC (versus mBC) had higher scores on nearly all Functional Assessment of Cancer Therapy-Breast scales (all, p < 0.001). For the Psychological Impact of Cancer subscales measuring negative coping strategies, the emotional distress score was the highest (9.1 ± 1.8) in the overall sample. Comprehensive Score for Financial Toxicity scores were higher in eBC than in mBC patients (24.2 ± 11.3 vs. 21.3 ± 10.2, p < 0.001). Overall, the COVID-19-related stress score was highest for danger/contamination fears (8.2 ± 5.6). In conclusion, impairments to psychosocial wellbeing among patients during the pandemic were observed, particularly financial toxicity and poor mental health and emotional functioning, with greater problems among mBC patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».