The risks of debilitating falls (DFs) in patients (pts) with cancer: The Manitoba experience.
Notice bibliographique
Résumé
6588 Background: Falls and fall-related injuries are significant pt safety challenges. We sought to identify if cancer pts were at greater risk of DFs. Methods: Using a retrospective population-based study design, we linked the Manitoba Cancer Registry with health care use records from Manitoba, Canada. Our study cohort consists of all adult community-dwelling pts with a first cancer diagnosis between April 1, 2003 and March 31, 2008, matched by age and gender to three cancer-free controls. DFs were defined as falls requiring hospitalization (ICD billing codes) between the time of cancer diagnosis and Dec 31, 2009. Regression models using death as a competing risk were used to compare DFs separately for those <65, 65-79 and 80+. Each model was adjusted for individual year of age, sex, medication use, neighborhood income, previous falls and co-morbidities. Results were expressed using sub-hazard ratios (SHR). Results: 27,164 cancer pts were matched to 83,928 controls; 50% of the overall cohort was female, with a median age of 68 years. For each group, the median length of follow-up ranged from 1.6 and 3.7 years and decreased with age. DFs occurred in 866 cancer pts (3.2%) vs. 2883 (3.4%) controls. Without adjustment, short-term (<1 year) DF risk was greater in cancer versus control pts (Table 1). For all pts except those 80+ this increased risk was explained by study covariates. Adjusted long-term (>1 year) DF rates were statistically lower in cancer pts 65+ years old vs. controls. The SHRs for death in cancer pts compared to controls during <1 and >1 years were: <65, 104.4 and 20.6 (p<.001); 65-79, 41.2 and 7.7 (p<.001); 80+, 26.6 and 3.7 (p<.001). Conclusions: In this population-based study, cancer pts were at increased risk of DFs compared to matched controls during the 1st year after diagnosis. The risk disappeared after adjusting for confounding factors except in those > 80. After 1 year of follow-up, cancer pts no longer had a higher risk of falls in part due to their higher risk of death. Subhazard ratios for cancer versus cancer-free cohorts. Age < 1 year of follow-up >1 year of follow-up Unadjusted Adjusted Unadjusted Adjusted <65 2.005 t 0.943 1.137 0.892 65–79 1.547 t 0.996 0.869 0.652 t 80+ 1.774 t 1.440 * 0.520 t 0.466 t t < 0.001;* < 0.05.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».