Socioeconomic Status and Lifestyle Behaviours in Cancer Survivors: Smoking and Physical Activity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Smoking cessation and increased physical activity (PA) have been linked to better outcomes in cancer survivors. We assessed whether socioeconomic factors influence changes in those behaviours after a cancer diagnosis. Methods: As part of a cross-sectional study, a diverse group of cancer survivors at the Princess Margaret Cancer Centre (Toronto, ON), completed a questionnaire about past and current lifestyle behaviours and perceptions about the importance of those behaviours with respect to their health. The influence of socioeconomic indicators on smoking status and physical inactivity at 1 year before and after diagnosis were assessed using multivariable logistic regression with adjustment for clinico-demographic factors. Results: Of 1222 participants, 1192 completed the smoking component. Of those respondents, 15% smoked before diagnosis, and 43% of those smokers continued to smoke after. The proportion of survivors who continued to smoke increased with lower education level (p = 0.03). Of the 1106 participants answering PA questions, 39% reported being physically inactive before diagnosis, of whom 82% remained inactive afterward. Survivors with a lower education level were most likely to remain inactive after diagnosis (p = 0.003). Lower education level, household income, and occupation were associated with the perception that PA had no effect or could worsen fatigue and quality of life (p ≤ 0.0001). Conclusions: In cancer survivors, education level was a major modifier of smoking and PA behaviours. Lower socioeconomic status was associated with incorrect perceptions about PA. Targeting at-risk survivors by education level should be evaluated as a strategy in cancer survivorship programs.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».