"Disturbo depressivo maggiore e carcinoma mammario: esperienza in un singolo centro"
Bibliographic record
Abstract
Introduzione: Il Disturbo Depressivo Maggiore (DDM) e l’uso di antidepressivi risultano essere frequenti tra le pazienti oncologiche, in particolare in quelle affette da carcinoma mammario. Gli studi presenti in letteratura non sono concordi sulla connessione dei due eventi né tantomeno sull'aumento di prevalenza del DDM nelle pazienti con diagnosi di carcinoma mammario. È chiaro però ormai che tra variabili quali l’età della paziente, lo stile di vita, lo stadio e le caratteristiche della malattia, anche il DDM rientri tra i fattori prognostici per valutare la sopravvivenza della paziente. Non bisogna dunque sottovalutare il disturbo dell’umore al momento della diagnosi di cancro. \nMateriali e metodi: Il nostro campione di studio comprende 817 pazienti affette da carcinoma mammario, arruolate nel nostro Centro dal 2014 ad oggi (maggio 2019), con età media di 52 anni (30-94 anni). La diagnosi di DDM è stata effettuata attraverso il Patient Health Questionnaire-9 che ha fornito un punteggio basato sull'algoritmo del Diagnostic And Statistical Manual Of Mental Disorders per il DDM (sintomi somatici esclusi). L'onere della sintomatologia è stata valutata sommando i punteggi sui sintomi somatici della scala di valutazione di Edmonton Symptom Assessment Scale, esclusi depressione, ansia e benessere. Inoltre le pazienti hanno risposto a questionari standard che valutavano la Quality Of Life. \nRisultati: Delle 817 pazienti il 40% aveva DDM. Tra queste il 22% presentava depressione da moderatamente grave a grave, le quali presentavano complessivamente una scarsa qualità della vita. 22 pazienti hanno riferito che la loro QOL complessiva era scarsa e 34 pazienti hanno riferito di essere insoddisfatte della loro salute. È stata rilevata inoltre un'associazione tra DDM e punteggi QOL: le pazienti con depressione avevano punteggi più bassi in tutti i domini rispetto alle altre. Inoltre la diagnosi di DDM è risultata essere più frequente tra le pazienti con diagnosi istologica di Carcinoma Duttale Infiltrante Triple Negative, CDI HER-2 Like, stadio di malattia più avanzato, scolarità inferiore, mancanza di occupazione e stato civile celibe, divorziata, o comunque con scarso sostegno familiare. \nDiscussione e conclusioni: Le donne che guariscono dal cancro al seno risultano maggiormente predisposte a DDM, disturbi di ansia, del sonno e altri problemi di natura psichica. La depressione clinica non è un disturbo solo psicologico, ma una malattia che può indebolire l’organismo anche sul piano biologico. Le pazienti colpite da DDM hanno un maggiore rischio di recidive e di mortalità. Gli effetti biologici della depressione si esprimono con un indebolimento delle difese immunitarie ma anche con alterazioni di diversi sistemi di regolazione ormonale e aumento di produzione di citochine. Inoltre tale disturbo dell’umore è spesso causa di non aderenza alla terapia, negazione della patologia e disconoscimento della stessa, interferendo con l’andamento della patologia e riducendo la risposta ai trattamenti proposti dai sanitari. Ancora alcuni chemioterapici e altre sostanze utilizzati per trattamento del tumore, possono indurre depressione. Pertanto, incentivando la diagnosi precoce e il trattamento di problemi di salute mentale che si presentano già alla diagnosi, possiamo aiutare le donne ad affrontare meglio malattia e sue conseguenze.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".