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Enregistrement W2591550658 · doi:10.1200/jco.2016.34.3_suppl.183

Elimination of second-hand smoke (SHS) exposure after a lung or head and neck (HN) cancer diagnosis and subsequent patient smoking cessation.

2016· article· en· W2591550658 sur OpenAlexaff
Lawson Eng, Devon Alton, Yuyao Song, Delaram Farzanfar, Olivia Krys, Tom Yoannidis, Robin Milne, Steven Habbous, M. Catherine Brown, Ashlee Vennettilli, Frances A. Shepherd, Natasha B. Leighl, Andrew Hope, Doris Howell, Jennifer M. Jones, Peter Selby, Wei Xu, David P. Goldstein, Meredith Giuliani, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerInternal medicineSmoking cessationCohortCancerLogistic regressionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

183 Background: Exposure to SHS after a cancer diagnosis is associated with continued smoking in lung and HN cancer patients (PMID: 24419133, 23765604). However, smoking is a social activity. We evaluated whether elimination of SHS exposure around and after a diagnosis of lung or HN cancer is associated with smoking cessation in the cancer patient. Methods: Lung and HN cancer patients from Princess Margaret Cancer Centre (2006-12) completed questionnaires at diagnosis and follow-up (median 2 years apart) that assessed smoking history and SHS exposures (cohort study). Multivariate logistic regression analysis evaluated the association of elimination of SHS exposure after a diagnosis of cancer with subsequent smoking cessation, adjusted for significant covariates. A cross-sectional study (2014-15) of 183 lung and HN smoking patients assessed consistency in associations and interest in SHS cessation programs. Results: For the cohort study, 261/731 lung and 145/450 HN cancer patients smoked at diagnosis; subsequent quit rates were 69% and 50% respectively. 91% of lung and 94% of HN cancer patients were exposed to SHS at diagnosis while only 40% (lung) and 62% (HN) were exposed at follow-up. Elimination of SHS exposure was associated with smoking cessation in lung (aOR = 4.76, 95% CI [2.56-9.09], P< 0.001), HN (aOR = 5.00 [1.61-14.29], P< 0.001), and combined cancers (aOR = 5.00 [3.03-8.33], P< 0.001). The cross-sectional study has similar cessation and SHS exposure rates and a similar association for elimination of SHS with smoking cessation (aOR = 3.42 [1.16-10.10], P= 0.03). However when asked directly, only 26% of patients quit smoking with another individual and 13% of patients exposed to SHS had at least 1 interested party in joining a SHS cessation program. Conclusions: Elimination of SHS exposure around patients is significantly associated with smoking cessation in lung and HN cancer patients, but few patients quit smoking together with others around them, despite the ‘teachable moment’ with a cancer diagnosis. Clinicians should encourage patients and their household/friends to quit smoking together to improve cessation rates in cancer patients and those around them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,336 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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