Frailty among childhood cancer survivors: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10026 Background: Childhood cancer survivors are at increased risk for frailty, which is a loss of physiological capacity that is typically observed among older adults. Aims: Estimate the prevalence of frailty among survivors, and examine direct and indirect effects of treatment, lifestyle, and chronic disease factors on frailty. Methods: CCSS participants who were > 5-year survivors of childhood cancer, diagnosed between 1970-1999 at <21 years of age (n=10,899, 48% male), and siblings (n=2,097, 42% male) were included. Frailty was defined from self-reported data at mean ages of 37.6±9.4 and 42.9±9.8 years for survivors and siblings, respectively, as ≥3 of the following: low lean mass, exhaustion, low energy expenditure, slow walking, and weakness. Results: The prevalence of frailty among survivors was higher compared to siblings (5.8%, 95% CI: 5.4-6.3% vs. 1.9%, 95% CI 1.4-2.5%). Prevalence was highest in survivors of CNS tumors (9.5%, 5.2-13.8%), bone sarcomas (8.1%, 5.1-11.1%) and Hodgkin lymphoma (7.5%, 4.9-10.1%). In models adjusted for sex, age at assessment, and race/ethnicity, treatment exposures were associated with frailty (Table). After adjusting for the presence of chronic diseases and lifestyle factors, these associations were attenuated. Conclusions: The prevalence of frailty among survivors (6.0% at 38 years of age) was similar to the general population aged ≥65 years (9.0%). Radiation, platinum, amputation and thoracotomy increased risk for frailty. Findings suggest interventions to prevent, delay onset, or remediate chronic disease and/or promote healthy lifestyle are needed to preserve function in this population. [Table: see text]
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».