Predictive Relationships Between Death Anxiety and Fear of Cancer Recurrence in Patients with Breast Cancer: A Cross-Lagged Panel Network Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to explore the longitudinal relationship between death anxiety (DA) and fear of cancer recurrence (FCR) in women newly diagnosed with breast cancer at baseline and 3 months post-discharge. A total of 426 women with breast cancer completed the Templer's Death Anxiety Scale and the Fear of Cancer Recurrence Inventory at hospital discharge and 3 months later. Cross-lagged panel analysis (CLPA) was used to describe the relationship of the two variables (DA and FCR) over time and identify the optimal intervention symptom nodes for breast cancer patients in different stages. The findings suggest that the specific symptoms of DA, known as "cognition", predict the subsequent symptom development for a variety of mental health problems in the network structure. The "Psychological distress" symptom in FCR is the most susceptible to other symptoms. In addition, death-related cognition may be a bridge symptom that connects the co-occurrence of DA and FCR. Death-related "time awareness" is the optimal symptom node for intervention in early-stage breast cancer patients, while it is "cognition" in advanced patients. The death-related cognition and emotional regulation of death may be the best target for interventions among breast cancer patients, considering their DA coincides with FCR. The best intervention for patients with early-stage breast cancer may be the time awareness of death, while it may be more effective for patients with advanced cancer to be educated about disease and death, as well as to enhance correct perception.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».