Clinical, sociodemographic, and behavioral factors associated with cumulative burden of morbidity (CBM) among testicular cancer survivors (TCS) in the Platinum study.
Notice bibliographique
Résumé
10075 Background: TCS are an important group in which to characterize late effects of cancer and its therapy given their young age at diagnosis and high cure rate. We comprehensively evaluated CBM and identified associated clinical, sociodemographic, and behavioral risk factors among TCS given cisplatin based chemotherapy in a multicenter study. Methods: TCS completed a comprehensive health questionnaire. Responses were grouped into 22 adverse health outcomes (AHO) and graded by severity. A CBM score was calculated based on AHO number and severity, following Geenen et al (JAMA 2007). Multivariable ordinal logistic regression examined the association of clinical, sociodemographic, and behavioral factors with CBM. Variable-based hierarchical clustering identified individual AHOs that co-occurred. Results: Among 1,215 TCS (median age at evaluation 38 y, range 19-68 y; time since chemotherapy 4.6 y), over 20% had a CBM score of high (17%), very high (4%) or severe (0.4%). Most TCS, however, had CBM scores of low (37%), medium (28%), very low (9%) or none (5%). In a multivariable model controlling for time since chemotherapy, older attained age (OR 1.2; 95% CI 1.1 - 1.3), being widowed/divorced/separated (OR 1.8; 95% CI 1.1 - 3.1), having less than college-level education (OR 1.7; 95% CI 1.3 - 2.2), being retired/on disability (OR 2.5; 95% CI 1.2 - 5.3), and receipt of 4 cycles of BEP vs. 4 cycles of EP or 3 cycles of BEP (OR 1.3; 95% CI 1.01 - 1.8) were associated with increased odds of a worse CBM score; vigorous exercise (OR 0.7; 95% CI 0.5 - 0.9) and non-white race (OR 0.6; 95% CI 0.4 - 0.9) were associated with decreased odds. A separate cluster analysis revealed five groups of AHOs: those known to be cisplatin-related (e.g. neuropathy, ototoxicity); metabolic abnormalities (e.g. hypercholesterolemia, diabetes); vascular damage (e.g. stroke); testicular cancer-related (e.g. hypogonadism); and other (e.g. thyroid disease). Conclusions: TCS with factors associated with worse CBM may be candidates for closer monitoring. If confirmed, our cluster analysis showing that groups of conditions tend to co-occur in TCS could provide guidance for survivorship care plans.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».