Fertility Risk Discussions in Young Patients Diagnosed with Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In 2006, the American Society of Clinical Oncology established guidelines on fertility preservation in cancer patients, but recent data suggest that the guidelines are not widely followed. To identify the frequency of fertility discussions and the characteristics that influence the rate of discussion, we performed a retrospective chart review for patients less than 40 years of age with newly diagnosed colorectal cancer (CRC). METHODS: Charts of patients aged 18-40 years with newly diagnosed crc presenting to the Juravinski Cancer Centre from 2000 to 2009 were reviewed for documentation of discussions regarding fertility risks with treatment and reproductive options available. The influences of sex, age, year of diagnosis, stage of cancer, and type of treatment on the frequency of discussions were explored. RESULTS: The review located 59 patients (mean age: 35 years) who met the criteria for inclusion. A fertility discussion was documented in 20 of those patients [33.9%; 95% confidence interval (CI): 22.1% to 47.4%]. In the multivariate analysis, the odds of fertility being addressed was higher for patients receiving radiation [odds ratio (OR): 9.31; 95% ci: 2.49 to 34.77, p < 0.001) and lower by age (OR: 0.86; 95% ci: 0.74 to 0.99; p = 0.040). Of patients less than 35 years of age undergoing radiation treatment, 85% had a documented fertility discussion. We observed no significant difference in the frequency of discussions after 2006, when the American Society of Clinical Oncology guidelines were published (31.4% for 2000-2006 vs. 37.5% for 2007-2009, p = 0.63). CONCLUSIONS: Discussions about fertility risks associated with CRC treatment occur infrequently among young adults with newly diagnosed CRC. However, discussions occur more frequently in younger patients and in those undergoing radiation. Further investigations assessing barriers and physician attitudes to fertility risk discussion and reproductive options are planned.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».