Cardiovascular risk factor control among cancer survivors: A population-based survey
Notice bibliographique
Résumé
6535 Background: Cardiovascular disease is a major cause of morbidity and mortality in long-term survivors of cancer. Whereas the burden of cardiovascular disease has been described in cancer survivors, the control of modifiable cardiovascular risk factors in this population is unknown. Methods: We used the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES 1999–2006) data to examine the rate of control of modifiable cardiac risk factors amongst US cancer survivors compared with propensity matched adult controls with no history of cancer. The modifiable cardiac risk factors (blood pressure, cholesterol, BMI, exercise, smoking) were considered to be controlled if they met the AHA/ACC guideline recommendations. Results: A total of 1,227 cancer survivors and 3,672 age, sex, and comorbidity matched controls were identified, representing 11.9 million cancer survivors and 31.2 million controls. Compared to age, sex and comorbidity matched controls cancer survivors were more likely to be current smokers (34.5% vs. 28.8%, p = 0.021), and more likely to have their BMI at target (32.8% vs. 28.6%, p = 0.034). There was no significant difference in the rate of blood pressure control (69.4% vs. 69.2%, p = 0.88), cholesterol control (47.6% vs. 48.2%, p = 0.80) or adherence to exercise recommendations (24.4% vs. 24.6%, p = 0.89). Younger cancer survivors (age 20–40 y) were 2.8 times more likely to be smokers than controls, whereas older cancer survivors (age 60–80y) were 1.2 times more likely to be smokers than controls. Compared with recent cancer survivors (10 years from diagnosis) were more likely to have optimal blood pressure control (73.3% vs. 65.5%, p = 0.02), however there was no difference in smoking rates, cholesterol, exercise or weight control with duration of cancer survival. Conclusions: Overall the control of modifiable cardiac risk factors was similar between survivors and controls, but was suboptimal in both groups. This study identified smoking cessation, particularly amongst young cancers survivors, as an important area of focus for improvement in survivorship care. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».