The Incidence of Alcoholism in Patients with Advanced Cancer Receiving Active Treatment in Two Tertiary Care Centers in Italy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Substance abuse is frequently under-diagnosed among cancer patients. Alcoholism is a problem afflicting about 18% of the general population. This percentage is higher in hospitalized patients. Previous studies conducted on advanced cancer patients admitted in palliative care units have highlighted this problem only for a small percentage of cases. The objective of the study was to evaluate the incidence of alcoholism in patients with advanced cancer admitted to two Italian Oncology Units for active cancer treatment, using a recognized and validated assessment tool. SHORT SUMMARY: To evaluate the incidence of alcoholism in cancer patients and its impact on symptoms, the CAGE questionnaire was completed by 117 patients in active anticancer treatment. The percentage of CAGE-positive patients was higher than previously detected in palliative settings and was associated to male sex and lower ESAS score. METHODS: All eligible patients were enrolled consecutively during a 12-month recruitment period. Clinical and demographic data were collected. Each enrolled patient completed the Cut down, Annoyed, Guilty, Eye-opener (CAGE) questionnaire. RESULTS: Hundred and seventeen consecutive patients were surveyed in the 12-month period. The mean age was 63.3 (SD 12.0) years and 66 were males. The mean Karnofsky level was 68.3 (SD 16.0). Twelve patients were CAGE positive (10.3%). Males (P = 0.05) and patients with low Edmonton Symptom Assessment System score (P = 0.03) proved to be CAGE positive. CONCLUSIONS: Alcoholism is widespread and under-diagnosed among patients undergoing active cancer treatment. Compared with other experience in palliative settings among European population, percentage of CAGE-positive patients was double. CAGE-positive patients were more likely to be male, with lower ESAS score. It is possible to hypothesize an effect of alcohol consumption on patients' perception of symptoms. This data has never been reported in the literature and will certainly need confirmation studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».