Patterns, perceptions and their association with changes in alcohol consumption in cancer survivors
Notice bibliographique
Résumé
Continued consumption of alcohol after a cancer diagnosis is associated with poorer outcomes. We evaluated whether perceptions of the effects of continued alcohol use and receiving information on moderating alcohol reduced alcohol consumption in adult cancer survivors. A total of 509 cancer survivors were cross-sectionally surveyed at follow-up for their alcohol use before and after cancer diagnosis and perceptions of continued drinking. Multivariable logistic regression models evaluated factors associated with changes in alcohol consumption after diagnosis. Among 299 patients who were drinking alcohol at diagnosis (13% exceeding gender-specific guidelines), 52% reduced/ceased alcohol consumption 1 year after diagnosis. Patients perceiving that alcohol worsened their own (a) quality of life, (b) cancer-related fatigue or (c) overall survival were more likely (aORs = 2.43-3.35, p < 0.002) to reduce (moderating or quitting) their alcohol use 1 year after diagnosis. Only 14% of individuals currently drinking regularly recalled receiving information/counselling from healthcare providers on alcohol consumption (7% from oncologists). However, there was a significant fourfold to sixfold increase in cessation with such information/counselling (p < 0.01). Similar trends were observed in patients exceeding gender-specific guidelines. Perception of negative effects of alcohol use on their health by cancer survivors was associated with reducing harmful alcohol consumption. Counselling, especially from the oncologist, may play a significant role for reducing consumption.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».