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Enregistrement W2235391381 · doi:10.1158/1055-9965.epi-15-0257

Systematic Review of Tobacco Use after Lung or Head/Neck Cancer Diagnosis: Results and Recommendations for Future Research

2015· review· en· W2235391381 sur OpenAlexfundno aff
Jessica L. Burris, Jamie L. Studts, Antonio P. DeRosa, Jamie S. Ostroff

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Cancer InstituteCancer Research SocietyAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésCINAHLMedicinePsycINFOMEDLINELung cancerTobacco useCancerSystematic reviewCochrane LibraryPrevalencePhysical therapyEnvironmental healthFamily medicineMeta-analysisEpidemiologyInternal medicinePopulationPsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tobacco use after cancer diagnosis is associated with adverse cancer outcomes, yet reliable prevalence estimates for this behavior are lacking. We conducted a systematic literature review of the prevalence of current tobacco use among individuals with a history of lung or head/neck cancer (CRD #42012002625). An extensive search of electronic databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, CINAHL, PsycINFO, and Web of Science) identified 7,777 potentially relevant articles published between 1980 and 2014 and 131 of these yielded pertinent information. Aggregating results across heterogeneous study designs and diverse patient samples, the overall mean prevalence rate of current tobacco use (mostly cigarette smoking) was 33.0% (median, 31.0%). Among current tobacco users at cancer diagnosis, the mean prevalence rate of current tobacco use (mostly cigarette smoking) was 53.8% (median, 50.3%). In many cases, an operational definition of "current" tobacco use was absent, and biochemical verification of self-reported smoking status was infrequent. These and other observed methodologic limitations in the assessment and reporting of cancer patients' tobacco use underscore the necessity of uniform tobacco use assessment in future clinical research and cancer care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,366
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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