Childhood Cancer Survivors' Knowledge About Their Past Diagnosis and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Adult survivors of childhood cancer are at risk for adverse effects later in life but may have limited access to information about their diagnosis and treatment. This knowledge is necessary to motivate them to seek medical follow-up and to report essential history to health care professionals. OBJECTIVE: To assess knowledge of adult survivors of childhood cancer about their primary cancer diagnosis and associated therapies. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Cross-sectional survey of 635 consecutive survivors (approximately 5%) drawn from 12 156 participants 18 years or older participating in the Childhood Cancer Survivor Study (a multiinstitutional cohort of individuals diagnosed between January 1, 1970, and December 31,1986, at an age <21 years, who had survived 5 years from diagnosis). The survey assessed knowledge of their cancer diagnosis and associated therapies in a 3- to 5-minute telephone questionnaire. MAIN OUTCOME MEASURES: Responses were compared with medical record data for accuracy, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive value. RESULTS: Overall, 72% accurately reported their diagnosis with precision and 19% were accurate but not precise. Individuals with central nervous system (CNS) cancer (odds ratio, 5.1; 95% confidence interval, 2.6-9.9) and neuroblastoma (OR, 4.2; 95% CI, 1.8-9.6) were more likely not to know their cancer diagnosis. Participants' accuracy rates for reporting their treatment history was 94% for chemotherapy, 89% for radiation, and 93% for splenectomy. Among those who received anthracyclines, only 30% recalled receiving daunorubicin therapy and 52% recalled receiving doxorubicin therapy, even after prompting with the drugs' names. Among those who received radiotherapy, 70% recalled the site of radiotherapy. History of receiving a written medical summary, attending a long-term follow-up clinic, and anxiety about late effects were not associated with greater knowledge. CONCLUSIONS: Important knowledge deficits exist among adult survivors of childhood cancer regarding basic aspects of their diagnosis and treatment. Such deficits could impair survivors' ability to seek and receive appropriate long-term follow-up care.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,002 | 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 ».