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Enregistrement W3169516452 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.e18577

Non-fatal self-injury after a diagnosis of cancer: A population-based study.

2021· article· en· W3169516452 sur OpenAlexaff
Christopher W. Noel, Antoine Eskander, Rinku Sutradhar, Alyson Mahar, Simone N. Vigod, Elie Isenberg‐Grzeda, James M. Bolton, Julie M. Deleemans, Wing‐Lok Chan, Victoria Zuk, Barbara Haas, Stephanie Mason, Natalie G. Coburn, Julie Hallet

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of ManitobaHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfoundingIncidence (geometry)CancerHazard ratioPopulationInternal medicineConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18577 Background: Psychological distress is a key construct of patient-centred cancer care. While an increased risk of suicide for cancer patients has been reported, more frequent consequences of distress after a cancer diagnosis, such as non-fatal self-injury (NFSI), remain largely unknown. We examined the risk for NFSI after a cancer diagnosis. Methods: Using linked administrative databases we identified adults diagnosed with cancer between 2007-2019. Cumulative incidence of NFSI, defined as emergency department presentation of self-injury, was computed accounting for the competing-risk of death from all causes. Factors associated with NFSI were assessed using multivariable Fine and Gray models. Results: Of 806,910 included patients, 2,482 had NFSI and 182 died by suicide. 5-year cumulative incidence of NFSI was 0.27% [95%CI 0.25-0.28%]. After adjusting for key confounders, prior severe psychiatric illness whether requiring inpatient care (sub-distribution hazard ratio (sHR) 12.6, [95% CI 10.5-15.2]) or outpatient care (sHR 7.5, 95% CI 6.48-8.84), and prior self-injury (sHR 6.6 [95% CI 5.5-8.0]) were associated with increased risk of NFSI. Young adults (age 18-39) had the highest NFSI rates, relative to individuals >70 (sHR 5.4, [95% CI 4.5-6.5]). The magnitude of association between prior severe psychiatric illness and NFSI was greatest for young adults (interaction term p < 0.01). Certain cancer subsites were also at increased risk, including head and neck (sHR1.52, [95%CI 1.19-1.93]). Conclusions: Patients with cancer have higher incidence of NFSI than suicide after diagnosis. Younger age, prior severe psychiatric illness, and prior self-injury were independently associated with NFSI. These exposures act synergistically, placing young adults with a prior mental health history at greatest risk for NFSI events. Those factors should be used to identify at-risk patients for psycho-social assessment and intervention.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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