Awareness among patients with cancer of the harms of continued smoking.
Notice bibliographique
Résumé
179 Background: Smoking cessation is becoming an integral part of cancer survivorship. To help improve survivorship education, clinicians need an understanding of patient knowledge of the harms of continued smoking. Methods: Patients with various cancer subtypes were surveyed with respect to self-awareness of the harms of continued smoking on cancer outcomes. Multivariable logistic regression models assessed factors associated with the level of awareness. Results: Among 985 patients, 23% smoked at diagnosis; 34% quit > 1 year prior to diagnosis; 25% had lung, 30% had head and neck cancers; 77% received curative therapy. Many patients reported being unaware that smoking can negatively impact cancer surgery (65%), radiation (74%), chemo outcomes (64%), treatment efficacy (70%), cancer prognosis (54%) and second primary development (52%). Among all patients, those smoking at diagnosis were significantly more likely to be unaware of radiation (aOR = 1.73, 95% CI [1.16-2.57]) and chemo (aOR = 2.10 [1.17-3.79]) toxicities, cancer prognosis (aOR = 1.63 [1.16-2.29]) and second primary risk (aOR = 1.61 [1.14-2.26]). Those with poorer health status were more likely unaware of effects on prognosis (aOR = 1.56 [1.18-2.08]) and second primaries (aOR = 1.54 [1.14-2.08]). Patients with non-tobacco related cancers (non-TRCs) were more likely unaware smoking impacts cancer surgery (aOR = 1.45 [1.04-2.04]) and radiation (aOR = 1.37 [1.01-1.85]). Among smokers at diagnosis, those with non-TRCs (aOR = 4.00 [1.45-11.11]) were more likely unaware smoking can impact chemo outcomes. Awareness was not associated with stage, second-hand smoke exposure, cessation or interest in a smoking cessation program (SCP), but was associated with patients believing that a SCP would be beneficial to their health (aORs = 2.33-4.35, P < 0.03). Among smokers at diagnosis, believing that a SCP is beneficial (51%) was associated with both interest in an in-patient (aOR = 4.65 [2.15-10.03]) and ambulatory (aOR = 4.08 [2.14-7.79]) SCP. Conclusions: Many cancer patients were unaware of the harms of continued smoking; mainly smokers at diagnosis and those with non-TRCs. Patient education should focus on emphasizing awareness, which may help improve patient interest in smoking cessation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».