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Enregistrement W2981507569 · doi:10.1136/jech-2019-212311

Stage at diagnosis and survival in patients with cancer and a pre-existing mental illness: a meta-analysis

2019· review· en· W2981507569 sur OpenAlexaffabout
Laura Davis, Emma Bogner, Natalie G. Coburn, Timothy P. Hanna, Paul Kurdyak, Patti A. Groome, Alyson Mahar

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba HealthQueen's UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyMental illnessMeta-analysisCancerStudy heterogeneityPsychological interventionOdds ratioSchizophrenia (object-oriented programming)MEDLINEPsychiatryMental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Individuals with a pre-existing mental illness, especially those experiencing reduced social, occupational and functional capacity, are at risk for cancer care disparities. However, uncertainty surrounding the effect of a mental illness on cancer outcomes exists. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies using MEDLINE and PubMed from 1 January 2005 to 1 November 2018. Two reviewers evaluated citations for inclusion. Advanced stage was defined as regional, metastatic or according to a classification system. Cancer survival was defined as time survived from cancer diagnosis. Pooled ORs and HRs were presented. The Newcastle-Ottawa bias risk assessment scale was used. Random-effects models used the Mantel-Haenszel approach and the generic inverse variance method. Heterogeneity assessment was performed using I 2 . Results 2381 citations were identified; 28 studies were included and 24 contributed to the meta-analysis. Many demonstrated methodological flaws, limiting interpretation and contributing to significant heterogeneity. Data source selection, definitions of a mental illness, outcomes and their measurement, and overadjustment for causal pathway variables influenced effect sizes. Pooled analyses suggested individuals with a pre-existing mental disorder have a higher odds of advanced stage cancer at diagnosis and are at risk of worse cancer survival. Individuals with more severe mental illness, such as schizophrenia, are at a greater risk for cancer disparities. Discussion This review identified critical gaps in research investigating cancer stage at diagnosis and survival for individuals with pre-existing mental illness. High-quality research is necessary to support quality improvement for the care of psychiatric patients and their families during and following a cancer diagnosis.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,052
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,336
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,152 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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