The Cost of Failed First-Line Cancer Treatment Related to Continued Smoking in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Smoking by cancer patients and survivors causes adverse cancer treatment outcomes, but little information is available about how smoking can affect cancer treatment costs. Methods: We developed a model to estimate attributable cancer treatment failure because of continued smoking after a cancer diagnosis (AFs). Canadian health system data were used to determine the additional treatment cost for AFs for the most common cancers in Canada. Results: Of 206,000 patients diagnosed with cancer annually, an estimated 4789 experienced afs. The annual incremental cost associated with treating patients experiencing afs was estimated at between $198 million and $295 million (2017 Canadian dollars), reflecting an added incremental cost of $4,810–$7,162 per patient who continued to smoke. Analyses according to disease site demonstrated higher incremental costs where the smoking prevalence and the cost of individual second-line cancer treatment were highest. Of breast, prostate, colorectal, and lung cancers, lung cancer was associated with the highest incremental cost for treatment after AFs. Conclusions: The costs associated with afs in Canada after a cancer diagnosis are considerable. Populations in which the smoking prevalence and treatment costs are high are expected to benefit the most from efforts aimed at increasing smoking cessation capacity for patients newly diagnosed with cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle