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Enregistrement W2601243611 · doi:10.1200/jco.2017.35.5_suppl.179

Awareness among patients with cancer of the harms of continued smoking.

2017· article· en· W2601243611 sur OpenAlex
Lawson Eng, Devon Alton, Jiahua Che, Yuyao Song, Jie Su, Delaram Farzanfar, Rahul Mohan, Olivia Krys, Tom Yoannidis, Robin Milne, M. Catherine Brown, Ashlee Vennettilli, Andrew Hope, Doris Howell, Jennifer M. Jones, Peter Selby, Wei Xu, David P. Goldstein, Meredith Giuliani, Geoffrey Liu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerCancerSurvivorship curveSmoking cessationLogistic regressionInternal medicineCancer survivorshipRadiation therapyHead and neck cancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,348 · 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