Prevalence and Associated Factors of Anxiety and Depression in Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Given the prevalence of anxiety and depression amongst lung cancer patients in China, it is critical to identify potential factors contributing to these symptoms to improve future treatment strategies. However, current research has primarily focused on clinical variables, leaving various sociodemographic factors largely underexplored. Examining these aspects is essential for enhancing clinical interventions and patient care, as sociodemographic factors can significantly influence psychological outcomes. METHODS: A total of 486 lung cancer patients were included in the study. Data on anxiety and depression were collected using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), and sociodemographic information was gathered via a structured questionnaire. Clinical data was retrieved from the hospital's database. Univariate analysis and multivariate logistic regression were applied to identify sociodemographic and clinical factors that were significantly associated with anxiety and depression. RESULTS: The findings revealed prevalence rates of 24.07% for anxiety and 25.72% for depression. Local residency in Shanghai, internet use, financial strain, and advanced cancer stages (III or IV) were associated with a higher level of both anxiety and depression. Having a university/college education or higher was solely linked with increased anxiety levels. CONCLUSION: Local residency, internet use, financial strain, cancer stage, and educational background are key predictors of anxiety and depression amongst lung cancer patients. It is crucial for healthcare professionals to monitor and support the mental well-being of lung cancer patients, especially those affected by these identified factors.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».