Impact of loneliness on cancer mortality: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Loneliness and social isolation can have profound emotional and psychological impact on patients with cancer. Previous studies suggest loneliness may adversely impact cancer prognosis and survival. Potential mechanisms include a variety of biological, psychological and social factors, from impaired ability to access treatment to immune dysregulation. However, its impact is not clearly defined. We conducted the first systematic review and meta-analysis to investigate mortality in relation to loneliness and social isolation among cancer populations. Methods and analysis: We systematically searched MEDLINE, Embase and PsycINFO until 13 September 2024, for studies reporting on the impact of loneliness or social isolation on all-cause and cancer mortality in patients with cancer. Three reviewers independently screened studies, extracted data and assessed bias. A random-effects meta-analysis was used to examine associations between loneliness/social isolation and all-cause and cancer mortality. Results: Of 12 602 citations, 16 studies met eligibility criteria and 13 were included in the meta-analysis. Social isolation and loneliness were most frequently measured using the Social Network Index and UCLA Loneliness Scale, respectively. The median sample size was 6248, with a mean participant age of 63 years. Meta-analysis demonstrated loneliness/social isolation was associated with increased all-cause mortality (HR (95% CI)=1.34 (1.26 to 1.42), p<0.001) and cancer-specific mortality (HR (95% CI)=1.11 (1.02 to 1.21), p=0.014). Conclusion: Loneliness and social isolation may be associated with increased all-cause and cancer-specific mortality in patients with cancer. If these findings are confirmed by future, more definitive studies, together they support the need to incorporate psychosocial assessments and targeted interventions into cancer care to improve patient outcomes. PROSPERO registration number: CRD42024590482.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».