Emergency department (ED) visits and hospitalizations in survivors of childhood cancer in the Childhood Cancer Survivor Study.
Notice bibliographique
Résumé
10056 Background: Chronic health conditions are frequent among childhood cancer survivors and lead to increased health care resource utilization. We compared rates of ED visits and hospitalizations between survivors and siblings. Methods: Analyses included 10,762 ≥5-year survivors and 2,069 siblings who completed a questionnaire from 2014-2016. We calculated ED visits and non-obstetric hospitalizations in the last 12 months per 1,000 person-years (PY) and evaluated cause-specific hospitalization rates using ICD-10 categories. Multivariable Poisson regression models evaluated predictors of survivor visits. Results: Median age in survivors and siblings was 35.3 years (interquartile range [IQR] 29.0-43.1) and 42.9 years (IQR 35.6-50.2), respectively; time from cancer diagnosis was 27.8 years (IQR 21.7-34.1). 24.2% of survivors and 16.2% of siblings had ≥1 ED visit (p < 0.001); rates were 521/1,000 PY for survivors and 246/1,000 PY for siblings (age/sex-adjusted relative rate [RR] 2.0; 95% confidence interval [CI] 1.7 - 2.3). Factors associated with increased survivor ED visits were black race (RR 1.6, CI 1.2-2.0), being obese (RR 1.4, CI 1.2-1.7) or underweight (RR 1.9, CI 1.2-3.0), female sex (RR 1.3, CI 1.1-1.5), younger age (p = 0.02) or abdomen/pelvis (RR 1.2, CI 1.1-1.4) or brain irradiation (RR 1.2, CI 1.0-1.4). 13.3% of survivors and 8.3% of siblings had ≥1 hospitalization (p < 0.001); rates were 219/1,000 PY for survivors and 130/1,000 PY for siblings (RR 1.9; CI 1.3 - 2.9). Factors associated with increased survivor hospitalizations were female sex (RR 1.3, 1.1-1.5), younger age (p < 0.0001), being obese (RR 1.3, CI 1.0-1.6) or underweight (RR 1.5, 95% CI 1.1-2.2) or platinum chemotherapy exposure (RR 1.6, CI 1.3-2.0). The most common indications for hospitalization were diseases of the digestive (21.9/1,000 PY; CI 18.7 - 25.7) and circulatory (20.9/1,000 PY; CI 17.8 – 24.4) systems. Leukemia survivors had the highest ED visit and hospitalization rates. Conclusions: Childhood cancer survivors had a 2-fold increased likelihood of an ED visit or hospitalization compared with their siblings. This increases the economic burden on survivors and the health care system.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».