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Enregistrement W3169114157 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.10048

Health-related unemployment trends among survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).

2021· article· en· W3169114157 sur OpenAlexaff
Neel S. Bhatt, Pamela J. Goodman, Wendy M. Leisenring, Gregory T. Armstrong, Eric J. Chow, Melissa M. Hudson, Kevin R. Krull, Paul C. Nathan, Kevin C. Oeffinger, Leslie L. Robison, Anne C. Kirchhoff, Daniel A. Mulrooney

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésBehavioral Risk Factor Surveillance SystemMedicineUnemploymentDemographyConfidence intervalSocioeconomic statusPopulationGerontologyHealth equityPublic healthEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10048 Background: The impact of treatment era and chronic health conditions on health-related unemployment among childhood cancer survivors has not been studied. Methods: Childhood cancer survivors (age ≥25 years) enrolled in the CCSS (3,420 diagnosed in the 1970s, 3,564 in the 1980s, and 2,853 in the 1990s) were matched 1:5 on sex, race/ethnicity, census bureau division, age, and year of survey to the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), a nationally representative population. Among survivors, health-related unemployment was defined as self-reported unemployment due to illness/disability and for BRFSS participants as self-reported inability to work. To standardize follow-up, health-related unemployment was assessed either in 2002-05 or 2014-16 for both cohorts. Sex stratified standardized prevalence ratio (SPR) and relative SPR (rSPR) with 95% confidence intervals (CI) for health-related unemployment were estimated using multivariable generalized linear models, with BRFSS background rates to assess the impact of treatment era and moderate to severe health conditions (per the Common Terminology Criteria for Adverse Events). Results: Prevalence of health-related unemployment in survivors (median age 9 years [range 0-20] at diagnosis and 33 years [25-54] at follow-up) was significantly higher compared to BRFSS participants (females: 11.3% vs 3.7%; SPR 3.0, 95% CI 2.7-3.3; males: 10.5% vs 3.0%; SPR 3.5, 95% CI 3.1-3.9). Health-related unemployment risks declined among survivors in more recent decades (ptrend< 0.001) for females: 1970s SPR 3.8, 95% CI 3.2-4.5, 1980s SPR 2.9, 95% CI 2.5-3.5, 1990s SPR 2.5, 95% CI 2.1-3.0; and males: 1970s SPR 3.6, 95% CI 2.9-4.4, 1980s SPR 3.8, 95% CI 3.1-4.7, 1990s SPR 3.0, 95% CI 2.5-3.7. Among survivors, multivariable models identified associations between presence of specific health conditions and elevated health-related unemployment (Table) adjusting for all statistically significant health conditions, race/ethnicity, treatment era, age at survey, and diagnosis. Among females, rSPR for endocrine conditions differed between 1970s and 1990s (interaction p = 0.04); fewer significant health conditions remained in the final model for males. Conclusions: While prevalence for health-related unemployment has declined over time, childhood cancer survivors remain at higher risk compared to the general population. These elevated risks are associated with chronic health conditions and affect female survivors more than male survivors.[Table: see text]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,382 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
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