Impact of health behavior change on health utility (HU) and financial toxicity in head and neck cancer (HNC) survivors.
Notice bibliographique
Résumé
11561 Background: Health behavior changes including tobacco cessation and increasing physical activity (PA) are important aspects of cancer survivorship. Understanding how these behaviours impact on HU and financial toxicity will help when evaluating survivorship programs. We evaluated the impact of tobacco cessation and PA on HU, function and financial toxicity among HNC patients (pts). Methods: HNC pts from Princess Margaret Cancer Centre completed questionnaires at baseline (diagnosis) and 12 months between 2014-2018 evaluating tobacco use, PA with the Godin questionnaire, cancer related monthly out of pocket costs (OOPC), HU using HU Index Mark 3, function using Lawton Brody Scale (LBS) and lost annual income. Multivariable linear regression analyses evaluated the impact of health behaviour change on OOPC, HU, LBS and lost income. Results: Among 296 pts, mean age 61, 76% male; 29% smoked at diagnosis, 60% quit 1 year after; 26% met PA guidelines at diagnosis, 52% continued to meet guidelines at 1 year. 19% of those not meeting PA guidelines at diagnosis, met them at 1 year. Among all, mean HU [SEM] was 0.84 [0.01] (baseline), 0.80 [0.01] (12 months); mean monthly OOPC [SEM] were $171 [27] (12 months); mean annual lost individual income was $25897 [2945]. Among smokers at diagnosis, those continuing to smoke at 1 year lost a mean of $21272 (95% CI [$2783-39761] P= 0.03) more in individual annual income compared to pts who quit, adjusted for baseline income and education. Current smokers who quit smoking at 1 year had an adjusted mean increase in HU of 0.15 ([0.00-0.30] P= 0.05) greater than pts continuing to smoke. Pts who continued meeting PA guidelines at 1 year had an adjusted mean increase in HU scores of 0.11 ([0.02-0.20], P= 0.02) compared to those reducing PA levels after diagnosis. Changes in PA and tobacco were not associated with change in function or OOPC; improving to meet PA guidelines after diagnosis was not associated with HU or lost income ( P> 0.05). Conclusions: Quitting smoking and maintaining PA levels after diagnosis were associated with improvements in HU scores; quitting smoking reduced lost income. Cancer survivors should be made aware of the potential economic impact of behaviour change.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».