Biopsychosocial Associates of Psychological Distress and Post-Traumatic Growth among Canadian Cancer Patients during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Understanding both the positive and negative psychological outcomes among cancer patients during the pandemic is critical for planning post-pandemic cancer care. This study (1) examined levels of psychological distress and post-traumatic growth (PTG) among Canadian cancer patients during the COVID-19 pandemic and (2) explored variables that were associated with psychological distress and PTG during the pandemic using a biopsychosocial framework. METHOD: A cross-section survey was undertaken of patients receiving ongoing care at a regional cancer centre in Ontario, Canada, between February and December 2021. Self-reported questionnaires assessing sociodemographic information, social difficulties, psychological distress (depression, anxiety fear of recurrence, and emotional distress), PTG, illness perceptions, and behavioural responses to the pandemic were administered. Disease-related information was extracted from patient health records. RESULTS: = 104), respectively. Approximately 43% of the sample reported experiencing high PTG, and these positive experiences were not associated with levels of distress. Social factors, including social difficulties, being female, lower education, and unemployment status were prominent associative factors of patient distress. Perceptions of the pandemic as threatening, adopting more health safety behaviours, and not being on active treatment also increased patient likelihood to experience severe psychological distress. Younger age and adopting more health safety behaviours increased the likelihood of experiencing high PTG. The discriminatory power of the predictive models was strong, with a C-statistic > 0.80. CONCLUSIONS: Examining both the positive and negative psychological patient outcomes during the pandemic has highlighted the complex range of coping responses. Interventions that adopt a multi-pronged approach to screen and address social distress, as well as to leverage health safety behaviours, may improve the adjustments in the pandemic aftermath.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».