The role of annual personal health visits (APHV) on patients' with cancer knowledge and perceptions of the harms of continued smoking.
Notice bibliographique
Résumé
152 Background: With improvements in cancer detection and therapies, important secondary prevention measures in survivorship include smoking cessation. Primary care providers have an opportunity to discuss these measures with cancer survivors at APHV. We evaluated whether having a recent APHV is associated with cancer patients’ awareness and perceptions of the harms of continued smoking. Methods: Cancer survivors were surveyed from April 2014 to May 2016 with respect to their smoking history, knowledge and perceptions of the harms of continued smoking along with the date of their most recent APHV (term changed from annual health physical examination in 2013). Multivariable logistic regression analyses assessed the association of having an APHV with knowledge and perceptions of the harms of continued smoking. Results: Of 985 cancer patients, 23% smoked at diagnosis; 34% quit > 1 year prior to diagnosis; 55% had tobacco-related cancers; 77% received curative therapy. From a knowledge viewpoint, over 52% reported being unaware that smoking negatively impacts cancer outcomes; despite this, most perceived smoking to negatively influence quality of life (75%), survival (76%), and fatigue (73%). Within the last year, 48% had an APHV, while 84% had an APHV at any time in the past; 18 (2%) reported not having a family doctor. Patients who had an APHV in the last year were more likely to be aware that continued smoking can increase risk of death (adjusted odds ratio (aOR)=1.49, 95% CI [1.13-1.96], P=0.004), and more likely to perceive smoking to negatively impact quality of life (aOR=1.37 [0.94-1.99], P=0.10), survival (aOR=1.60 [0.95-2.71], P=0.08), and fatigue (aOR=1.63 [1.11-2.39], P=0.01). Those ever having an APHV were more likely aware that smoking can increase risk of death (aOR=1.61 [1.07-2.43], P=0.02) and second primaries (aOR=1.53 [1.02-2.33], P=0.04). Conclusions: Having a recent APHV was associated with improved awareness and perceptions of the harms of continued smoking, but it is unclear whether this is related to provider counseling or a healthy bias effect. APHV may be an appropriate time for primary care providers to treat tobacco addiction in their cancer survivors.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».