Prevalence and Predictors of Frailty in Childhood Cancer Survivors and Siblings: A Report From the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the prevalence of frailty among childhood cancer survivors and to determine the direct and indirect effects of treatment exposures, lifestyle factors, and severe, disabling, and life-threatening chronic condition on frailty. METHODS: Childhood cancer survivors (≥ 5 years since diagnosis), treated between 1970 and 1999 when < 21 years old (n = 10,899; mean age, 37.6 ± 9.4 years; 48% male, 86% white) and siblings were included (n = 2,097; mean age, 42.9 ± 9.4 years). Frailty was defined as ≥ 3 of the following: low lean mass, exhaustion, low energy expenditure, walking limitations, and weakness. Generalized linear models were used to evaluate direct and indirect associations between frailty and treatment exposures, sociodemographic characteristics, lifestyle factors, and chronic condition. RESULTS: , amputation, or lung surgery had increased risk for frailty. These associations were partially but not completely attenuated when sociodemographic characteristics, lifestyle factors, and chronic conditions were added to multivariable models. Cranial radiation (prevalence ratio [PR], 1.47; 95% CI, 1.20 to 1.76), pelvic radiation ≥ 34 Gy (PR, 1.46; 95% CI, 1.01 to 2.11), and lung surgery (PR, 1.75; 95% CI, 1.28 to 2.38) remained significant after sociodemographic, lifestyle, and chronic conditions were accounted for. CONCLUSION: Childhood cancer survivors reported a higher prevalence of frailty compared with siblings. Radiation and lung surgery exposures were associated with increased risk for frailty. Interventions to prevent, delay onset, or remediate chronic disease and/or promote healthy lifestyle are needed to decrease the prevalence of frailty and preserve function in this at-risk population.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».