Association of Skin Cancer With Clinical Depression and Poor Mental Health Days: Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mental health is becoming increasingly recognized as an important part of overall health, especially for patients with cancer. However, the relationship between nonmelanoma skin cancer and mental health has not been widely studied. Objective: The aim of this study was to examine the association between nonmelanoma skin cancer diagnosis and 2 key mental health outcomes (ie, clinical depression and the number of poor mental health days). Methods: This study used the 2023 Behavioral Risk Factor Surveillance System, a nationally representative survey of adults in the United States, which included 312,317 participants. Nonmelanoma skin cancer diagnosis, depression, and self-reported mental health days were analyzed. Logistic regression was used to evaluate the association between nonmelanoma skin cancer and depression, whereas Poisson regression was used to model the number of poor mental health days, adjusting for age, sex, race and ethnicity, education, BMI, income, and major comorbid conditions (other cancers, heart disease, lung disease, and kidney disease). Results: Individuals with nonmelanoma skin cancer (5086/26,552, 19.15%) reported a lower overall rate of depression compared to those without nonmelanoma skin cancer (61,438/285,765, 21.50%; P<.001) but reported more poor mental health days on average (4.54, SD 8.37 d vs 3.20, SD 7.37 d; P<.001). After adjustment, nonmelanoma skin cancer diagnosis was not significantly associated with depression (adjusted odds ratio 1.01, 95% CI 0.98-1.05) and was associated with a slightly lower number of poor mental health days (adjusted rate ratio 0.94, 95% CI 0.91-0.97). Conclusions: Adults with nonmelanoma skin cancer experienced a meaningful mental health burden, and unadjusted analyses suggested greater day-to-day distress than among adults without nonmelanoma skin cancer. However, these differences were reduced and no longer significant for depression after adjusting for sociodemographic factors and comorbid chronic illnesses. These findings support the need for mental health screenings and support services in dermatologic and oncologic care.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».