The benefits of quitting smoking for people with cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Smoking has been linked to cancer occurrence and survival rates for a long time. However, there is little research into the impacts of smoking on oncological treatments. The aim of the study is to show the impact that smoking can have on the effects of cancer therapy. Methods Epidemiological situation analysis of the malignant diseases based on the data of incidence and mortality and the impact of smoking on the results of treatment. Results At the time of establishing the diagnosis, the incidence of smoking varies from 10 to 95 per cent ( 60% for lung cancer). The previous research indicates that continuing smoking after the establishment of a diagnosis can impact the treatment outcomes and is related to worse prognosis and survival rate. Active smoking can be connected to lower survival rates with advanced non-small cell lung cancer, limited small cell lung cancer, bladder cancer, and upper tract urothelial cancer. The smokers suffering from prostate cancer have a higher risk of death outcomes and worse prognoses after the treatment. The research has shown that there is a link between smoking and slower wound healing in operated patients and that it can also intensify the side-effects of chemotherapy and prolong the responses to radiation. Conclusions It is essential to increase knowledge about the health benefits of quitting smoking in order to advance the results of oncological treatments. Implemented smoking cessation programs need to be adapted to oncology patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».