Psychotropic and stimulant medication (PSM) use among testicular cancer survivors (TCS): A multi-institutional clinical study of 680 patients given cisplatin-based chemotherapy (CHEM) (NCI 1R01 CA157823-02).
Notice bibliographique
Résumé
242 Background: Testicular cancer (TC) is the most common cancer in men aged 15-40, with survival rates after diagnosis > 95%. Testicular cancer survivors (TCS) are known to be at increased risk for certain acute and chronic medical conditions, but few studies have examined barometers of their psychological health. The objective is to characterize the prevalence of PSM use and associations with demographics, health behaviors, and treatment-associated toxicities among TCS. Methods: TCS aged < 50 years at first-line CHEM completed a questionnaire regarding co-morbidities and prescription drug use, including PSMs. For co-morbidities, peripheral neuropathy (PN) responses of ‘a little’, “quite a bit”, or “very much” were scored ‘yes.’ Fisher’s exact test was used to examine the significance of various associations. Results: Among the first 680 consecutively enrolled TCS, median age at TC diagnosis was 31y (range, 15-49y) and median time since CHEM completion was 52mo (range 12-360mo). 85 TCS (12.5%) reported PSM use, including antidepressants (N = 65 [76.5%]), anxiolytics (N = 23 [27%]), and stimulants (N = 21 [25%]) with 20 TCS on ≥ 2 PSMs (23%). Compared to non-users, more PSM users were unemployed (11.8% vs. 4.4%%; P < .01), self-rated their health as fair/poor (12.2% vs 4%; P < .01), and had gained > 20lb since CHEM (39.8% vs 23.4%;P < .01). PSM users were more likely to have tinnitus (49.4% vs. 36.4%; P < 0.04), both tinnitus and PN (43.5% vs. 27.2%; P < 0.01), cardiovascular disease (26.2% vs. 15.6%; P < .02), and greater use of prescription medications for pain control (20% vs. 4.7%; P < 0.01), hypertension (16.5% vs. 7.1%; P < 0.01), diabetes (8.3% vs. 2.9%; P < 0.02), and testosterone replacement (10.6% vs. 5.0%; P = 0.048). Conclusions: Future studies should aim for identification of high-risk patients in need of intensified preventive and therapeutic interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».