Education, employment, insurance, and marital status among 694 survivors of pediatric lower extremity bone tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With increasing numbers of childhood cancer survivors, direct sequelae of cancer therapy and psychosocial outcomes are becoming more important. The authors described psychosocial outcomes (education, employment, health insurance, and marriage) for survivors of pediatric lower extremity bone tumors. METHODS: The long-term follow-up study of the Childhood Cancer Survivor Study is a multiinstitutional cohort study comprising 14,054 individuals who have survived for 5 or more years after treatment for cancer diagnosed during childhood or adolescence. Baseline demographic and medical information were obtained. Six hundred ninety-four survivors had osteosarcoma or Ewing sarcoma of the lower extremity or pelvis and were classified by amputation status and by age at diagnosis. The median age at diagnosis was 14 years old with a median of 16 years of follow up since diagnosis. Demographic characteristics were used to analyze the rates of psychosocial outcomes. RESULTS: Amputation status and age at diagnosis did not significantly influence any of the measured psychosocial outcomes. Education was a significant positive predictor of employment, having health insurance, and being currently in their first marriage. Male gender predicted ever being employed and female gender predicted having health insurance and marriage. When compared with siblings, amputees had significant deficits in education, employment, and health insurance. CONCLUSIONS: Overall, no differences between amputees and nonamputees were found. However, gender and education play a prominent role. When compared with siblings, amputees in this cohort may benefit from additional supports.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».