Temporal trends in health status among adults in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10020 Background: The impact of temporal changes in childhood cancer therapy on long-term health status has not been evaluated. With expansion of CCSS, information about health status is available for 5+ year survivors diagnosed from 1970-1999. Methods: We estimated prevalence of poor general and mental health, functional impairment, activity limitation and cancer-related anxiety and pain at baseline evaluation among 15,830 survivors of childhood cancer. Outcomes were compared among treatment decades using log-binomial regression to calculate relative risk (RR) and 95% confidence interval (CI), adjusted for age, sex, race and diagnosis. Results: Proportions of survivors treated with radiation and amputation decreased; proportions treated with anthracyclines or alkylating agents increased over time. Survivors diagnosed more recently were more likely to report poor general health, pain and anxiety, and less likely to report functional impairment. Diagnoses with large increases (p < 0.001) in prevalence of adverse outcomes from 1970-79 to 1990-99 were leukemia (9.8 to 12.6% poor general health), bone tumor (23.2 to 30.7% pain) and Hodgkin lymphoma (15.7 to 19.2% anxiety). CNS tumor survivors had the largest decrease in functional impairment prevalence (37.7 to 19.7%). Conclusions: While the proportion of childhood cancer survivors reporting functional impairment in the most recent era decreased, particularly among CNS tumor survivors, proportions reporting poor general health, pain and anxiety increased slightly from 1970 to 1999. 1970-79 1980-89 1990-99 Median (Range) Diagnosis age (years) 8 (0-21) 11 (0-21) 10 (0-21) Age at evaluation 28 (18-48) 26 (18-48) 26 (18-42) % Male 52.4 53.4 50.6 White 89.0 83.9 76.2 Cranial radiation 33.1 24.4 12.4 Chest radiation 24.2 20.0 9.9 Amputation 5.4 4.5 1.7 Alkylating agent 27.4 59.9 58.4 Anthracycline 30.7 51.4 59.3 Mean dose (mg/m2) 335 ± 284 271 ± 144 214 ± 118 RR (95% CI) Poor general health 1.0 1.1 (1.0-1.2) 1.2 (1.1-1.3) Functional impairment 1.0 (0.9-1.1) 0.8 (0.7-0.9) Activity limitation 0.9 (0.8-1.0) 0.9 (0.8-1.0) Poor mental health 1.0 (0.9-1.1) 1.0 (0.9-1.1) Pain 1.1 (1.0-1.2) 1.2 (1.1-1.4) Anxiety 1.1 (1.0-1.3) 1.2 (1.1-1.3) *p-values for trend < 0.001.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».