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Enregistrement W2423766210 · doi:10.3747/co.23.3180

Smoking Behaviours of Current Cancer Patients in Canada

2016· article· en· W2423766210 sur OpenAlexaffvenueabout
J. Liu, J. Chadder, S. Fung, Gina Lockwood, Rami Rahal, David L. Mowat, Heather Bryant

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Partnership Against Cancer
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerPopulationQuality of life (healthcare)Cancer treatmentSmoking cessationAdverse effectEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evidence shows that continued smoking by cancer patients leads to adverse treatment outcomes and affects survival. Smoking diminishes treatment effectiveness, exacerbates side effects, and increases the risk of developing additional complications. Patients who continue to smoke also have a higher risk of developing a second primary cancer or experiencing a cancer recurrence, both of which ultimately contribute to poorer quality of life and poorer survival. Here, we present a snapshot of smoking behaviours of current cancer patients compared with the non-cancer patient population in Canada. Minimal differences in smoking behaviours were noted between current cancer patients and the rest of the population. Based on 2011-2014 data from the Canadian Community Health Survey, 1 in 5 current cancer patients (20.1%) reported daily or occasional smoking. That estimate is comparable to findings in the surveyed non-cancer patient population, of whom 19.3% reported smoking daily or occasionally. Slightly more male cancer patients than female cancer patients identified as current smokers. A similar distribution was observed in the non-cancer patient population. There is an urgent need across Canada to better support cancer patients in quitting smoking. As a result, the quality of patient care will improve, as will cancer treatment and survival outcomes, and quality of life for these patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,686

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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