Neuroticism as a moderator of symptom-related distress and depression in 4 noncancer end-of-life populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Neuroticism is a significant predictor of adverse psychological outcomes in patients with cancer. Less is known about how this relationship manifests in those with noncancer illness at the end-of-life (EOL). The objective of this study was to examine the impact of neuroticism as a moderator of physical symptoms and development of depression in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS), chronic obstructive pulmonary disease (COPD), end-stage renal disease (ESRD), and frailty in the last 6 months of life. METHODS: = 102) in the estimated last 6 months of life, with a range of illness-related symptoms, assessed longitudinally at 2 time points. We examined neuroticism as a moderator of illness-related symptoms at Time 1 (∼6 months before death) and depression at Time 2 (∼3 months before death) using ordinary least squares regression. RESULTS: Results revealed that neuroticism significantly moderated the relationship between the following symptoms and depression measured 3 months later: drowsiness, fatigue, shortness of breath, wellbeing (ALS); drowsiness, trouble sleeping, will to live, activity (COPD); constipation (ESRD); and weakness and will to live (frailty). SIGNIFICANCE OF RESULTS: These findings suggest that neuroticism represents a vulnerability factor that either attenuates or amplifies the relationship of specific illness and depressive symptoms in these noncancer illness groups at the EOL. Identifying those high in neuroticism may provide insight into patient populations that require special care at the EOL.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».