Predicting decreased health-related quality of life (HRQL) in adult survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10043 Background: This study examines temporal patterns in HRQL among adult survivors of childhood cancer, and socio-demographic, lifestyle and health status predictors of decline in HRQL. Methods: Adult survivors of childhood cancer (4755, 55.2% female, 86.9% non-Hispanic white) completed baseline (T0) and follow-up (T1 in 2003, T2 in 2014) surveys (median[SD] age 32.4[7.5] at T1, time since diagnosis to T1 23.0[4.5], T1-T2 interval 11.7[0.6] years). Socio-demographic (e.g., age, sex, educational attainment, annual family income), lifestyle (physical inactivity, smoking) and health status predictors were collected at T0 and T1. Chronic conditions graded ≥2 by CTCAE defined as presence, and mental and cognitive status with ≥1SD from norms defined as poor. SF-36 Physical and Mental Component Summary (PCS/MCS; mean 50/SD 10) at T1 and T2 classified HRQL as optimal (≥40) or suboptimal ( < 40). Multivariable logistic regression identified risk factors (T0, T1 or status change T0-T1) of decreased HRQL (i.e., optimal to suboptimal) using a backward selection method (p < 0.1), adjusting for sex, race, age at T1 and years between T1-T2. The sample was randomly split into training (80%) and test (20%) datasets to develop and validate prediction models; Area Under the ROC Curve (AUC) evaluated model performance. Results: From T1-T2, 8.1% and 8.3% of survivors reported decreased PCS and MCS. AUCs of training/test models were 0.75/0.74 for decreased PCS and 0.72/0.68 for decreased MCS. Risk factors at T0 or T1 predicting decreased PCS included female sex (OR 1.67, 95%CI 1.25-2.24), younger age (OR 1.04, 95%CI 1.02-1.06), < college/vocational education (OR 1.59, 95%CI 1.02-2.46), family income < $20,000 (OR 2.00, 95%CI 1.21-3.30), obesity (OR 1.97, 95%CI 1.32-2.92), chronic health conditions (neurologic OR 2.47, 95%CI 1.69-3.60; musculoskeletal OR 2.27, 95%CI 1.42-3.64; endocrinological OR 2.25, 95%CI 1.44-3.52; gastrointestinal OR 1.89, 95%CI 1.32-2.69; pulmonary OR 1.66, 95%CI 1.06-2.59; cardiovascular OR 1.53, 95%CI 1.14-2.06) and depression (OR 1.79, 95%CI 1.20-2.67). Risk factors at T0 or T1 predicting decreased MCS included unemployment (OR 1.68, 95%CI 1.19-2.38), smoking (OR 2.03, 95%CI 1.37-3.00), physical inactivity (OR 1.48, 95%CI 1.05-2.09), poor mental health (depression OR 4.29, 95%CI 2.44-7.55; somatization OR 1.63, 95%CI 1.05-2.53) and poor cognitive status (task efficiency OR 1.90, 95%CI 1.34-2.68; organization OR 1.67, 95%CI 1.12-2.48). Conclusions: Nearly 10% of childhood cancer survivors have significant late-onset decline in HRQL. Chronic health conditions predict decreased physical HRQL, whereas smoking, physical inactivity and poor mental health predict decreased mental HRQL. Interventions targeting modifiable lifestyle and health conditions should be considered to prevent decreased HRQL for childhood cancer survivors.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».