The association of cancer-related fatigue on the social, vocational and healthcare-related dimensions of cancer survivorship
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer-related fatigue (CRF) is well documented in cancer survivors, but little is known about the personal and societal impact of CRF. This study aimed to examine the impact of CRF in relation to social and vocational functioning and health care utilization in a large sample of post-treatment cancer survivors. METHODS: We conducted a cross-sectional descriptive study of early stage breast and colorectal cancer survivors (n = 454) who were within 5 years from treatment completion. Social difficulties (SDI-21), work status, absenteeism and presenteeism (WHO-HPQ) and healthcare utilization (HSUQ) were compared in those with (CFR +) and without (CRF -) clinically significant fatigue (FACT-F ≤ 34). RESULTS: A total of 32% met the cut-off criteria for CRF (≤ 34). Participants with CRF + had significantly higher scores on the SDI-21 across all domains and 55% of CRF + vs. 11% in CRF - was above the SDI cut-off (> 10) for significant social difficulties. Participants with CRF + were 2.74 times more likely to be unemployed or on leave (95% CI 1.62, 4.61, p < 0.001). In the subgroup of participants who were currently working (n = 249), those with CRF + reported working on average 27.4 fewer hours in the previous 4 weeks compared to CRF - (p = 0.05), and absolute presenteeism was on average 13% lower in the CRF + group (95% CI 8.0, 18.2, p < 0.001). Finally, individuals with CRF + reported significantly more physician (p < 0.001), other health care professional (p = 0.03) and psychosocial visits (p = 0.002) in the past month. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS FOR CANCER SURVIVORS: CRF is associated with substantial disruption in social and work role functioning in the early transitional phase of cancer survivorship. Better management of persistent CRF and funding for the implementation of existing guidelines and recommended evidence-based interventions are urgently needed.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».