Development and Validation of a Rapid Screening Measure for Mask Anxiety in Head and Neck Cancer Patients Undergoing Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aims to develop a brief screening questionnaire for early identification of radiotherapy mask-related anxiety in patients with head and neck cancer. METHODS: A cross-sectional study recruited 512 patients undergoing radiotherapy between April 2016 and February 2021. Participants completed a screening questionnaire assessing mask-related anxiety and were assessed for anxious response during CT or MRI planning scans. A subgroup completed the Claustrophobia Questionnaire (CLQ) for comparison. Data were analyzed using multivariate logistic regression and discriminant validity was evaluated using the area under the ROC curve (AUROC). RESULTS: The study developed the Radiotherapy Mask Anxiety Questionnaire (R-MAQ), consisting of four items, derived from the screening questionnaire, which showed good model fit (Hosmer-Lemeshow p = 0.92) and predictive accuracy (AUROC = 0.78). Of the 410 participants (mean age 62), 27.3% presented an anxious response to the immobilization mask during planning exams. The R-MAQ demonstrated comparable or superior validity to the CLQ and effectively identified patients at risk of radiotherapy mask-related anxiety. CONCLUSIONS: The R-MAQ is a valid and efficient tool for identifying patients at risk of mask-related anxiety during radiotherapy for head and neck cancer. It offers a clinically relevant, context-specific method for early intervention, potentially improving treatment adherence and outcomes. Future research should explore its broader applicability and impact on treatment efficacy.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».