The Impact of Cancer Status on Anxiety in Prostate Cancer Patients: A Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) patients often also suffer from comorbid anxiety, which can impede treatment efficacy as well as be intrinsically unpleasant. Identification of the associations between particular symptoms of anxiety that are most likely to occur at different points in the PCa diagnosis-treatment journey can inform anxiety treatment choices and potentially influence their overall treatment outcomes. Although simple correlational analyses and ANOVA models of data analysis have been used to address this issue, the possibility of confounds due to the inter-relationships between other anxiety symptoms argues for the use of network analysis, which calculates each symptom-symptom connection while also taking into account the entire range of symptom relationships. Responses to the GAD-10 self-report scale for Generalised Anxiety Disorder were collected from 415 PCa patients who were grouped according to whether (1) their PCa was just diagnosed and undergoing initial treatment; (2) their cancer was in remission; or (3) their cancer was recurring after initial treatment. The results of the network analysis indicated several areas where clinically relevant differences were present between the three PCa groups, but caution was applied to the results of statistical tests due to unequal sample sizes. Individual GAD symptom-symptom association differences are discussed in terms of their implications for directed and individualised anxiety-management treatment models.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».