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Enregistrement W2599784226 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.9551

Comparing elderly and non-elderly adult cancer survivors: Differences in modifiable behaviours of smoking and alcohol cessation and physical activity.

2013· article· en· W2599784226 sur OpenAlexaffabout
Chongya Niu, Lawson Eng, Xin Qiu, Xiaowei Shen, Osvaldo Espin‐Garcia, Dan Pringle, Mary Mahler, Oleksandr Halytskyy, Rebecca Charow, Christine Lam, Ravi M. Shani, Jodie Villeneuve, Kyoko Tiessen, M. Catherine Brown, Peter Selby, Doris Howell, Jennifer M. Jones, Wei Xu, Shabbir M.H. Alibhai, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerBinge drinkingSurvivorship curveLogistic regressionSmoking cessationQuality of life (healthcare)Head and neck cancerGerontologyInternal medicineEnvironmental healthPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9551 Background: In developing a cancer survivorship program at Princess Margaret Cancer Centre (Canada), cancer survivors were surveyed on modifiable behaviours: smoking/alcohol intake and physical activity. We evaluated whether special considerations should be given to elderly cancer survivors (age 65 years or higher), where few data currently exists. Methods: 616 adult cancer survivors of all disease sites were asked about their smoking, alcohol, and physical activity habits, and their attitudes and knowledge about effects of these habits on cancer outcomes. Univariate and multivariate logistic regression models evaluated the effect of age on these factors. Results: 23% were elderly; 53% female; 15% breast, 20% gastrointestinal/gynecologic, 24% hematologic, 19% thoracic/head and neck, and 13% genitourinary cancers. Median follow up was 24 months. Elderly survivors were more likely to be ever smokers (OR=1.69, 95% CI [1.12-2.53]) and ex-smokers than current (OR=4.11 [2.02-8.33]), but less likely to know how smoking could affect cancer treatment (OR=1.72 [1.09-2.69]) or outcome (OR=1.66 [1.07-2.60]). Elderly patients were less likely to binge drink (OR=2.07 [1.34-3.19]), but more likely to perceive alcohol as improving quality of life (OR=1.98 [1.11-3.56]) and overall survival (OR=2.32 [1.22-4.41]) in their own situation. Elderly survivors were less likely to receive information about alcohol use (OR=2.89 [1.29-6.49]). Meeting exercise guidelines at diagnosis (OR=1.76 [1.16-2.67]) and improving/maintaining them after treatment (OR=2.02 [1.12-2.93]) was substantially lower in elderly survivors, but perceived benefits/harms of exercise did not differ with age. Conclusions: Elderly patients know less about the impact of smoking on their overall health, despite having higher rates of cumulative exposure. A lower proportion received information on alcohol use. Elderly patients are less able to achieve the same exercise goals as younger patients. Survivorship programs may need to tailor counselling on modifiable behaviours by age group. CN, LE, SMHA, and GL contributed equally.

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)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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