Assessment of psycho-emotional symptoms in cancer patients in an Oncology-Palliative Care Department from Romania
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Anxiety and depression have an increased prevalence in cancer patients, especially in those in an advanced stage of the disease. These disorders have a major impact on the social life, existential concerns and quality of life of cancer patients. Materials and Methods. A number of 114 consecutive patients were included in the study (in a period of 2 weeks) who were screened for anxiety, depression and for other common symptoms, using Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and Edmonton Symptom Assessment System (ESAS). Results. Regarding the age - the abnormal level of anxiety and depression: the percentage of patients over 65 years was higher than the percentage of patients under 64 years, both in terms of anxiety and depression. Regarding the Performance status ECOG - abnormal level of anxiety and depression: the percentage of patients with ECOG = 3-4 is higher than that of patients with ECOG = 0-2. Results. The increased prevalence of anxiety and depression requires psychological counseling and treatment. It is important for these symptoms to be identified as soon as possible, in order to provide a good quality of life. Conclusions. The model we propose is for the HADS to be a screening tool on admission to a palliative care ward, for certain categories of patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».