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Enregistrement W2966012270 · doi:10.1002/cncr.32431

Smoking versus quitting and fear of cancer recurrence 9 years after diagnosis in the American Cancer Society's Longitudinal Study of Cancer Survivors‐I (SCS‐I)

2019· article· en· W2966012270 sur OpenAlexaff
J. Lee Westmaas, Belinda Thewes, Caroline Séguin Leclair, Sophie Lebel

Notice bibliographique

RevueCancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineSmoking cessationPsychological interventionCancerMoodLongitudinal studyCancer recurrenceQuality of life (healthcare)DemographyInternal medicineClinical psychologyPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fear of cancer recurrence (FCR) adversely affects quality of life. Cigarette smoking increases the risk of recurrence and may exacerbate FCR among survivors who smoke. FCR also may motivate quitting, but research on whether quitting reduces long-term survivors' FCR is lacking. Among long-term survivors of various cancers, the authors investigated relationships between quitting (vs smoking) and FCR, controlling for sociodemographic, cancer-related, and health-related variables. METHODS: Data from the American Cancer Society's Longitudinal Study of Cancer Survivors-I were used in generalized estimating equations to compare FCR at 3 waves (T1-T3) after diagnosis between 2 groups; survivors who reported current smoking (n = 196) approximately 9 years after diagnosis (at T3) or who, based on T3 recall of quitting age, had quit smoking after diagnosis (n = 97). T3 cross-sectional analyses among current smokers examined associations of FCR with smoking level and intentions of quitting. RESULTS: A significant smoking status × time interaction (P = .003) indicated that only quitters experienced decreases in FCR from T1 to T3 (P = .007). At T3, FCR was significantly lower among quitters than among current smokers (P = .05), and current smokers reported that FCR caused more functioning impairments (eg, disruption of relationships, everyday activities, mood) than quitters (P = .001). Cross-sectional analyses (T3) among smokers found that heavier smoking predicted less attempts to cope with FCR (P = .04) and that reassurance behaviors (eg, self-examination for cancer) predicted stronger quitting intentions (P = .02). CONCLUSIONS: Quitting smoking lowers FCR, and FCR may disrupt functioning among continuing smokers. Interventions for FCR should be multimodal and should treat both psychological distress and health-related behaviors such as smoking.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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