Body mass index (BMI), health behaviors, and perceptions in cancer survivors.
Notice bibliographique
Résumé
97 Background: Obesity is associated with poorer outcomes across multiple cancer types. Health behaviour change (smoking cessation, physical activity (PA) and alcohol moderation) can improve both obesity and outcomes among cancer survivors. Methods: Cancer patients (pts) were cross-sectionally surveyed on their smoking, PA and alcohol use before and after diagnosis and their perceptions of these behaviours on quality of life (QoL), fatigue, survival (OS) and safety. Multivariable logistic regression models evaluated the association of BMI 1 year prior to diagnosis with behaviour changes and perceptions. Results: Of 1269 pts, 204 smoked at diagnosis and 58% quit afterwards; 350 met PA guidelines at diagnosis and 238 at follow-up; 661 drank alcohol at diagnosis and 50% reduced consumption afterwards. Median BMI was 25.8 (22% obese). Most pts perceived PA ( > 75%) as improving outcomes, smoking ( > 70%) as worsening outcomes and half (41-49%) felt alcohol worsened outcomes. At diagnosis, increased BMI was associated with being an ex-smoker (vs current smoker; P= 0.003), never using alcohol (vs former use; P= 0.05) and not meeting PA guidelines ( P= 0.01). Among smokers at diagnosis, increased BMI was associated with smoking cessation (aOR 1.08 per 1 unit BMI increase, P= 0.03) and perceiving that smoking worsens OS (aOR 1.10, P= 0.04) and fatigue (aOR 1.08, P= 0.08). Among pts not meeting PA guidelines at diagnosis, increased BMI was associated with perceiving that PA worsens fatigue (OR 1.02, P= 0.06) and is unsafe (OR 1.04, P= 0.06). Among drinkers at diagnosis, increasing BMI was associated with perceiving alcohol to be less harmful (aOR 0.93, P= 0.002), less likely to worsen OS (aOR 0.96, P= 0.04) and fatigue (aOR 0.97, P= 0.09). BMI was not associated with changes in alcohol or PA after diagnosis. BMI was not associated with counselling rates; however, 66% of current smokers received cessation counselling while only 14% of current drinkers and 13% of pts not meeting PA guidelines received counselling on their respective behaviours. Conclusions: Obese pts were more likely to quit smoking and perceive it to be harmful but less likely to perceive alcohol as harmful. Survivorship programs should consider focusing on PA and alcohol counselling in obese pts.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».