Increasing our understanding of dying of breast cancer: Comorbidities and care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Screening and treatment for breast cancer have improved. However, attention to palliative support and non-cancer co-morbidities has been limited. This study identified types of care for and co-morbidities of persons dying of breast cancer compared to persons dying from all cancers and from non-cancer causes.Methods: Linked administrative data from population-based registries were used to examine 121,458 deaths in Nova Scotia from 1995 to 2009.Results: Breast cancer decedents' mean age was similar to that of all cancer decedents (72.0 versus 72.1 years), but their age spread was greater (20–59 years: 23.1% versus 16.7%; 90+ years: 11.2% versus 6.5%). Among women dying of breast cancer, 15.6% were enrolled in the diabetes registry and 15.1% in the cardiovascular registry, indicating that they had these non-cancer conditions prior to their death. Compared to all cancer decedents, breast cancer decedents were twice as likely to have dementia as a cause of death, and were less likely to die in hospital but more likely to die in a nursing home. Breast cancer decedents had place of death rates more similar to non-cancer than cancer decedents.Conclusions: Rates of dementia and diabetes among the breast cancer decedents were particularly note-worthy in this novel study given that these comorbidities have not received much attention in the breast cancer research literature. Further collaboration with non-cancer disease programs is advised. The extent of adequate comprehensive palliative support for the 20% of the breast cancer decedents who are nursing home residents requires investigation.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».