Mental health patient‐reported outcomes among adolescents and young adult cancer survivors: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent and young adult (AYA) cancer patients and survivors face significant mental health challenges throughout their cancer journey that are different to those faced by children and older adults. Patient-reported outcome measures (PROMs) can be used to explore the experiences of AYAs, and to identify important issues and areas for potential improvement in quality of life. OBJECTIVE: We aimed to compare patient reported mental health outcomes between AYAs diagnosed with cancer and non-cancer controls. METHOD: We built on a larger systematic review of AYA cancer PROMs which searched PubMed, EMBASE, CINAHL and PsychINFO. This review identified 175 articles, which were filtered to those reporting on mental health and including a non-cancer control group. RESULTS: We identified 12 eligible studies. Seven studies (58%) found those diagnosed with cancer reported poorer mental health than the non-cancer controls. The remaining five (42%) studies found no significant difference in severity or prevalence of mental health between the AYA cancer cohort and the healthy control group. Most (83%) were cross-sectional studies, highlighting the need for further longitudinal assessment of this group throughout their journey. CONCLUSIONS: The mental health outcomes feature conflicting results and illustrate the need for larger studies to characterise discrepancies.
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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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».