Social environment, secondary smoking exposure, and smoking cessation among head and neck cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Smoking during treatment of squamous cell head and neck cancer (HNC) has adverse affects on toxicity, treatment, and survival. The purpose of this report was to evaluate sociodemographic predictors of smoking cessation in HNC patients to support the development of a smoking cessation program. METHODS: Newly diagnosed HNC patients (2007-2010) at Princess Margaret Cancer Centre treated with curative intent were prospectively recruited. Patients completed self-reported baseline and follow-up questionnaires, assessing changes in social habits. Predictors of smoking cessation and time to quitting were evaluated using logistic regression and Cox proportional hazard models, respectively. RESULTS: Of 295 HNC patients, 49% were current smokers at diagnosis, and 50% quit after diagnosis. These individuals were more likely to have smoked for fewer years (P = .0003), never used other forms of tobacco (P = .0003), and consumed less alcohol (P = .002). No cigarette exposure at home (OR, 7.44 [3.04-18.2]), no spousal smoking (OR, 4.25 [1.70-10.6]), and having fewer friends who smoke (OR, 2.32 [1.00-5.37]) were consistent predictors of smoking cessation after diagnosis. Having none of these exposures (OR, 13.8 [4.13-46.0]) and seeing a family physician (OR, 3.92 [1.38-11.2]) were independently associated with smoking cessation and time-to-quitting analyses. Most HNC patients (68%) quit within 6 months of diagnosis. Patients who were ex-smokers at diagnosis were older (P < .0001), more likely to be female (P = .0002), more likely to be married (P = .0004), more educated (P = .01), and had fewer pack-years of smoking (P < .0001). CONCLUSIONS: Spousal smoking, peer smoking, smoke exposure at home, and seeing a family physician were strongly and consistently associated with smoking cessation and time to quitting after a HNC diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».