Associations Among Health Behaviors and Psychosocial Outcomes in Adolescent and Young Adult Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Adolescents and young adults (AYA) experience challenges both during and after their cancer treatment. Health behaviors are important contributors to health, yet little research examines health behaviors in AYA cancer survivors. We examined frequencies of health behaviors and associations between health behaviors, psychosocial, and clinical factors in AYA cancer survivors. Methods: Participants were survivors of AYA cancer (n = 60; 38.3% male; mean age = 25.3 years [standard deviation, SD = 4.6]; mean years since therapy completion = 9.0 [SD = 4.2]) from the Alberta Children's Hospital (ACH). Survivors were 13–21 years old at the time of diagnosis. Measures included demographic and clinical data, and the ACH Long-Term Survivor's Questionnaire. Health behaviors were compared with a control group (n = 600) using data from the 2017 Canadian Community Health Survey. Frequencies, conditional logistic regression, and logistic regression analyses were conducted. Results: Compared with controls, survivors reported engaging in physical activity (91.5% vs. 87.5%; odds ratio [OR] = 0.87, 95% confidence interval [CI] = 0.34–2.24; p = 0.77), smoking tobacco (15.3% vs. 19.7%; OR = 1.85, 95% CI = 0.89–3.85; p = 0.10), and street drug use (27.6% vs. 36.5%; OR = 1.60, 95% CI = 0.88–2.91; p = 0.12) at the same rate. Survivors reported binge drinking significantly less (61.0% vs. 76.6%; OR = 0.53, 95% CI = 0.30–0.92; p = 0.024) than controls. Logistic regression analyses revealed a significant model predicting binge drinking [χ2(5, 58) = 23.17, p < 0.001] with greater time off treatment, fear of another health condition, and higher mean body mass index emerging as significant predictors. Conclusion: AYA cancer survivors engage in risky health behaviors at rates similar to their peers. Further research is needed to understand factors mediating survivors' decision to participate in risky health behaviors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».