MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898703046 · doi:10.14740/jocmr3617w

Comparison of Comorbid Conditions Between Cancer Survivors and Age-Matched Patients Without Cancer

2018· article· en· W2898703046 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerInternal medicineHyperlipidemiaDiabetes mellitusCancer survivorComorbidityOsteoarthritisCoronary artery diseasePathologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer survivors suffer from many comorbid conditions even after the cure of their cancers beyond 5 years. We explored the differences in the association of comorbid conditions between the cancer survivors and patients without cancer. METHODS: Electronic medical records of 280 adult cancer survivors and 280 age-matched patients without cancer in our suburban internal medicine office were reviewed. RESULTS: Mean age of the cancer survivors was 72.5 ± 13.1 years, and the age of the patients without cancer was 72.5 ± 12.8 years. The number of male cancer survivors was significantly higher than the female cancer survivors (52.5% vs. 47.5%, P < 0.001). There were significantly more Caucasians and other races (majority Asians) in the cancer survivor group compared to the patients without cancer group (81.8% vs. 79.3% and 4.6% vs. 0.4%, respectively, P < 0.05); while there were significantly less African Americans and Hispanics in the cancer survivor group compared to the patients without cancer group (10.0% vs. 12.8% and 3.6% vs. 7.5%, respectively, P < 0.05). Hypertension (64.3%), hyperlipidemia (56.1%), osteoarthritis (34.3%), hypothyroidism (21.8%), diabetes mellitus (21.8%) and coronary artery disease (21.8%) were the most common comorbid conditions observed in the cancer survivors. Osteoarthritis was the only comorbid condition that was significantly less frequently associated with the cancer survivors compared to the patients without cancer (42.9%, P < 0.05). The frequencies of all other comorbid conditions were not significantly different between the two groups. The majority of our group of cancer survivors had one or more types of the top six cancers which include prostate cancer (30.7%), melanoma (13.9%), thyroid cancer (11.4%), colon cancer (11.1%), uterine cancer (11.1%) and urinary bladder cancer (11.1%); while only a few had cancer of the cervix (6.1%) or breast cancer (0.3%). Use of aspirin, statin, vitamin D, multivitamins, metformin and fish oil supplement in the cancer survivors was similar to the patients without cancer. CONCLUSIONS: Hypertension, hyperlipidemia, osteoarthritis, hypothyroidism, diabetes mellitus and coronary artery disease are the most common associated comorbid conditions in the cancer survivors. Osteoarthritis is less frequently seen in the cancer survivors compared to the patients without cancer. The frequencies of other comorbid conditions are not significantly different between the two groups.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,480
Tête enseignante GPT0,667
Écart entre enseignants0,187 · 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