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Enregistrement W2807154308 · doi:10.1200/jco.2018.36.30_suppl.177

Cancer patient (pt) attitudes and preferences towards smoking status assessment.

2018· article· en· W2807154308 sur OpenAlexaff
Lawson Eng, Sophia Liu, Qihuang Zhang, Delaram Farzanfar, Robin Milne, Sabrina Yeung, M. Catherine Brown, Doris Howell, Wei Xu, David P. Goldstein, Jennifer M. Jones, Peter Selby, William K. Evans, Meredith Giuliani, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHead and Neck Cancer Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health NetworkMcMaster UniversityUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSmoking cessationLung cancerLogistic regressionFamily medicineHead and neck cancerMultivariate analysisCancerInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

177 Background: Continued smoking after a cancer diagnosis is associated with poorer outcomes. Understanding pt attitudes towards smoking status assessment will help with integrating smoking cessation programs into survivorship care. Methods: Cancer pts were surveyed on their smoking history, assessment rates and attitudes/preferences towards smoking status assessment. Multivariate logistic regression models assessed for factors associated with screening preferences. Results: Among 501 pts, 115 smoked at diagnosis, 60% quit after; 53% had a tobacco related (lung/head and neck) cancer (TRC); 40% reported that their smoking status was assessed only on their first clinic visit, while 12% were assessed at all visits. Most felt smoking status should be assessed at the first visit (95%), while half (58%) felt it should be assessed each visit. Most felt comfortable with being assessed (96%), felt it was important for clinicians to be aware of tobacco use (98%) and that smoking cessation discussions should occur at the first visit (87%). Most preferred being assessed by their oncologist (88%); less preferred being asked by another healthcare provider (44%), on paper (29%) or e-surveys (32%). Compared to ex/never smokers, current smokers were assessed more often at most/every visit (36% vs 20%) and were less comfortable being assessed (88% vs 98%). Among current smokers, lung cancer pts were more agreeable being assessed each visit compared to head/neck (aOR 2.48 95% CI [0.9-6.5] P = 0.06) and non TRCs (aOR 2.63 [1.0-6.8] P = 0.05). Among all, pts who are older (aOR 1.03 [1.0-1.1]), curative (aOR 1.92 [1.1-3.2]) and smoked less (aOR 0.98 per pkyr [0.97-0.99]) were more agreeable to routine assessment. Most pts also felt oncologists should screen for second hand smoke exposure (92%), felt its assessment was important (93%) and should help others who smoke to quit (68%). Many felt that tobacco cessation programs for both pts (75%) and others who around them who smoke (65%) should be routine cancer care. Conclusions: Most cancer pts felt that assessment of smoking status was important, were comfortable being assessed and preferred direct assessment by their oncologist. Routine screening of those currently smoking is recommended to help with 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.

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)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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