Differences in perceptions of smoking and second-hand smoke (SHS) in palliative and nonpalliative patients with cancer.
Notice bibliographique
Résumé
251 Background: With improvements in cancer therapies, palliative patients with cancer now enjoy improved and sometimes prolonged survival. Continued smoking after a cancer diagnosis negatively impacts treatment response/toxicities, survival and quality of life and is influenced by SHS exposure. Little is known about the perceptions of palliative patients with cancer in comparison to patients who are considered potentially curative, on smoking after a cancer diagnosis and of SHS exposure. We assessed such potential differences in perception. Methods: Patients with cancer across all sites were surveyed with respect to their smoking habits and perceptions on how smoking and SHS influences cancer-related QofL, fatigue and overall survival (OS). Review of patient charts confirmed which patients were considered palliative versus potentially curative. Multivariable logistic regression models assessed for associations between treatment intent and patient perceptions, adjusted for significant co-variables. Results: Among 985 patients with cancer, 22% were considered palliative; 23% of surveyed patients smoked at diagnosis; 10% continued smoking at follow-up. Most patients perceived that continued smoking and SHS exposure negatively impacted QofL (continued smoking: 83%, SHS: 82%), fatigue (83%, 79%) and OS (86%, 81%). Palliative patients were more likely to believe that SHS worsened their cancer-related fatigue (adjusted odds ratio (aOR) = 1.65, 95% CI [1.05-2.56], P = 0.03) and worsened OS (unadjusted OR = 1.92, [1.12-3.33], P= 0.02; aOR = 1.56 [0.98-2.50], P = 0.06). Yet palliative/non-palliative status was not found to be associated with perceived benefits of smoking cessation on QofL, fatigue, or OS (P > 0.10, all comparisons). Conclusions: When compared with non-palliative patients, palliative patients with cancer perceived a greater negative impact of SHS on fatigue and survival, but had similar views of continued smoking after a cancer diagnosis. We are encouraged that palliative status did not lead to patients having diluted perceptions on the negative impact of smoking on cancer outcomes. Health care providers should continue to focus on the positive impacts of smoking cessation and SHS in this setting.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».