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Record W7000043960

"Disturbo depressivo maggiore e carcinoma mammario: esperienza in un singolo centro"

2019· article· it· W7000043960 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueIRIS Research product catalog (Sapienza University of Rome) · 2019
Typearticle
Languageit
FieldMedicine
TopicCancer survivorship and care
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSigns and symptomsBehavioural disordersMental health
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.039

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.029
GPT teacher head0.285
Teacher spread0.256 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
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