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Trayectorias de bienestar en el cáncer de mama y sus predictores

  • Autor/autores: Evangelos C. Karademas, Eugenia Mylona, Ketti Mazzocco...(et.al)



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Artículo | 24/11/2024

Objetivo Este estudio tuvo como objetivo describir distintas trayectorias de síntomas de ansiedad/depresión y estado de salud general/calidad de vida durante un período de 18 meses después de un diagnóstico de cáncer de mama, e identificar los factores médicos, sociodemográficos, de estilo de vida y psicológicos que predicen estas tra...



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Objetivo


Este estudio tuvo como objetivo describir distintas trayectorias de síntomas de ansiedad/depresión y estado de salud general/calidad de vida durante un período de 18 meses después de un diagnóstico de cáncer de mama, e identificar los factores médicos, sociodemográficos, de estilo de vida y psicológicos que predicen estas trayectorias.


Métodos


Se inscribieron 474 mujeres (edad media = 55, 79 años) en las primeras semanas después de la cirugía o la biopsia. Se utilizaron datos de siete puntos de evaluación durante 18 meses, en intervalos de 3 meses.


Los dos resultados se evaluaron en todos los puntos. Los posibles predictores se evaluaron al inicio y en el primer seguimiento. Se utilizaron técnicas de aprendizaje automático para detectar patrones de cambio latentes e identificar los predictores más importantes.


Resultados


Se identificaron cinco trayectorias para cada resultado: establemente alto, alto con fluctuaciones, recuperación, respuesta deteriorada/retrasada y bienestar establemente deficiente (angustia crónica).


Los factores psicológicos (es decir, afecto negativo, afrontamiento, sensación de control, apoyo social), la edad y algunas variables médicas (p. ej. , síntomas, inflamación relacionada con el sistema inmunológico) predijeron la participación de los pacientes en la respuesta retardada y las trayectorias de angustia crónica versus todos otras trayectorias.


Conclusiones


Existe una gran posibilidad de que la resiliencia no siempre refleje un patrón de respuesta estable, ya que podría haber algunas fluctuaciones provisionales.


El uso de técnicas de aprendizaje automático brinda una oportunidad única para la identificación de trayectorias de enfermedades y una lista corta de los principales predictores bio/conductuales.


Esto facilitará el desarrollo de intervenciones tempranas para prevenir un deterioro significativo del bienestar del paciente.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://onlinelibrary. wiley. com/

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