Prevalence of bowel dysfunction in colorectal cancer survivors.
Notice bibliographique
Résumé
638 Background: There is limited research on the long-term bowel health outcomes of colorectal cancer (CRC) survivors even though colorectal surgery, radiation, and chemotherapy can pose significant morbidity for patients. Our aims were to characterize the prevalence of specific bowel complications in CRC survivors and to compare their outcomes with those of non-CRC survivors and non-cancer controls. Methods: Using population-based data from the 2009 U.S. National Health and Nutrition Examination Survey, we identified 3 different groups of adult patients: CRC survivors, non-CRC survivors, and non-cancer controls. Weighted multivariate logistic regression models were constructed to determine the relationship between survivor status and bowel health outcomes, while controlling for patient and disease characteristics. Main outcomes included leakage of gas, mucus, liquid stool, and solid stool. Stratified analyses were subsequently conducted to assess for effect modification based on gender (men vs. women), age (≤ 60 vs. >60), and ethnicity (white vs. non-white). Results: In total, 10,894 subjects were included: 75 CRC survivors, 910 non-CRC survivors, and 9909 non-cancer controls. Baseline characteristics were similar among all 3 patient groups. In univariate analyses, more CRC survivors reported bowel dysfunction, including leakage of: gas (15 vs. 12 vs. 10%, p=0.01), liquid stool (8 vs. 7 vs. 4%, p<0.001), and solid stool (2 vs. 0 vs. 0%, p<0.001) than non-CRC survivors and non-cancer controls. In multivariate analyses, CRC survivors continued to have significantly higher odds of solid stool incontinence (OR 2.09, 95% CI 1.24-3.53, p<0.05) when compared to the other groups. The association between surviving CRC and presence of bowel dysfunction was not modified by ethnicity, but specific outcomes, such as solid stool leakage, were more prominent in women (p=0.003) and those who were aged >60 years (p=0.002). Conclusions: Bowel problems are significantly more frequent among CRC survivors than non-CRC survivors and non-cancer patients, especially for women and the elderly. Studies to develop interventions that minimize these bowel complications are needed in order to improve the long-term health and quality of life for CRC survivors.
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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 ».