Analyzing the Prevalence of Depression and Anxiety Symptoms Among Relatives of Cancer Patients in Kuwait
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The mental health impact on relatives of cancer patients frequently goes unnoticed and is commonly undervalued. This study aimed to explore how personal factors such as the patient's degree of kin, marital status, cancer stage, and number of diagnosed family members are correlated with the severity of depression and anxiety among relatives of cancer patients. METHOD: This self-administered cross-sectional survey was conducted in Kuwait, employing a random sampling method to recruit participants. Depression and anxiety symptoms were assessed using the validated Arabic versions of the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) and the Generalized Anxiety Disorder-7 (GAD-7) scale. RESULTS: The mean age of the relatives of the cancer patients was 38.36 years (±13.44), with a female majority (59.72%). The prevalence of depression in the examined population was 60.1%, with the majority having mild depression (39.3%). On the other hand, the prevalence of anxiety in the same group was 51.2%, with the majority having mild disease (27.5%). Being female and having a cancer patient relative in the metastasis stage put patients' relatives at a greater risk of depression and anxiety. CONCLUSION: The diagnosis of cancer necessitates mental health screenings for patients' relatives, as findings from our study indicate that these individuals are at a high risk of developing depression and anxiety. Targeted support and referrals to specialists are crucial for mitigating the impact on their well-being.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».