Disruptions in Cancer Care Due to the COVID-19 Pandemic and Fear of Cancer Recurrence in Women with Breast Cancer: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study investigated if fear of cancer recurrence (FCR) levels and the proportion of women having a clinical level of FCR differed by whether women had or had not experienced disruptions in their cancer tests and treatments due to the pandemic. METHODS: We conducted a mixed-methods study between November 2020 and March 2021 among women diagnosed with breast cancer in the previous five years at the time of their entry in the study. Women completed a questionnaire online assessing disruptions in breast cancer tests and treatments due to the pandemic and the severity subscale of the Fear of Cancer Recurrence Inventory. Semi-structured interviews were also conducted with a subsample of 24 participants and were thematically analyzed. RESULTS: The proportion of patients with a clinical level of FCR was significantly higher among those who experienced the postponement or cancellation of diagnostic and disease progression tests (e.g., blood tests, X-rays, or magnetic resonance imaging; adjusted PR = 1.27 95% CI = 1.13-1.43). Qualitative findings suggest that FCR was exacerbated by the pandemic context. In particular, perceived or actual barriers to care access due to the pandemic were identified as significant FCR-enhancing factors. CONCLUSIONS: These results highlight the need to keep diagnostic and progression tests as timely as possible to prevent increases in FCR levels and offer counselling about FCR when postponing or cancellation are inevitable.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».