The risk of debilitating falls (DF) in Manitobans living with cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e17596 Background: Falls and fall-related injuries pose important patient safety challenges. We sought to measure if cancer patients are at increased risk of DF. Methods: This retrospective population-based study was conducted by linking the Manitoba Cancer Registry with health care use records from Manitoba, Canada. All community-dwelling patients who were diagnosed with cancer from 2005-08 were matched with up to three cancer-free controls. DF were defined as falls requiring hospitalization and were identified using ICD-9 and -10 billing codes. A competing risk model was used to compare DF between cancer and cancer-free cohorts and expressed as sub-hazard ratios (SHR). Comparisons across groups were adjusted for age, sex, medication use, region of residence, and the presence of co-morbidities. Results: 22,327 cancer patients were matched to 67,927 controls. The median age was 66.5 years, and the median length of follow-up was 1.98 years. The cumulative 1 and 3-year incidence of DF are shown in the Table. (The adjusted risk of DF was significantly decreased in cancer patients versus matched controls ≥ 80 years old; SHR = 0.82 (95% CI: 0.57 – 0.97, p = 0.03). The adjusted SHR for stages I, II, III and IV in those ≥ 80 were 0.83 (95% CI: 0.64 - 1.09, p 0.18), 0.69 (95% CI: 0.51 - 0.93, p = 0.02), 0.56 (95% CI: 0.38 - 0.83, p < 0.01), and 0.45 (95% CI: 0.31 - 0.66, p < 0.01), respectively. Conclusions: The risk of DF in cancer and non-cancer patients increases with age. When compared to matched controls, only cancer patients ≥ 80 with advanced stage cancers were at decreased risk of DF. This finding is likely due to the higher competing risk of death in cancer patients (i.e., of those ≥ 80, 40.2% with cancer versus 4.0% without cancer die within one year). [Table: see text]
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».