Emotional distress in cancer survivors from various ethnic backgrounds: Analysis of the multi‐ethnic HELIUS study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Insight into emotional distress of cancer survivors from ethnic minority groups in Europe is scarce. We aimed to compare distress levels of survivors from ethnic minorities to that of the majority population, determine whether the association between having cancer (yes vs. no) and distress differs among ethnic groups and investigate sociocultural correlates of distress. METHODS: Cross-sectional data were derived from HELIUS, a multi-ethnic cohort study conducted in the Netherlands. Of 19,147 participants, 351 were diagnosed with cancer (n = 130 Dutch, n = 75 African Surinamese, n = 53 South-Asian Surinamese, n = 43 Moroccan, n = 28 Turkish, n = 22 Ghanaian). Distress (PHQ-9, MCS-12) and correlates were assessed by self-report. Cancer-related variables were derived from the Netherlands Cancer Registry. RESULTS: : 0.44-1.17; adjusted models). The association between having cancer or not with distress differed in direction between Dutch and the non-Dutch ethnic groups: Non-Dutch cancer patients tended to have more distress than their cancer-free peers, whereas Dutch cancer patients tended to have less distress than their cancer-free peers. For Moroccan and Turkish patients, the acculturation style of separation/marginalization, compared to integration/assimilation, was associated with higher depressive symptoms. In analyses pooling data from all ethnic minorities, lower health literacy, lower emotional support satisfaction and younger age at the time of migration were associated with higher depressive symptoms. Lower health literacy, fewer emotional support transactions, and more frequent attendance at religious services were associated with worse mental health. CONCLUSION: Cancer survivors from ethnic minorities experience more distress than those from the majority population. Culturally sensitive supportive care should be considered.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».