Healthcare delivery for non-communicable diseases among breast cancer survivors in Sri Lanka: Is there a missed opportunity?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Breast cancer is the most common cancer globally as well as in Sri Lanka. Improvements in cancer care have allowed patients to live to an older age. With advancing age, incidence of non-communicable diseases (NCDs) increases. Cancer diagnoses tend to take attention away from the treatment of other comorbidities, given its importance. The objective of this study was to describe healthcare delivery for NCDs among female breast cancer survivors treated at the National Cancer Institute of Sri Lanka (NCISL) and identify opportunities to optimise non-cancer medical care in this cohort. METHODS: A total of 420 women were identified from the breast cancer database at the NCISL, who were 50-80 years at the time of their breast cancer diagnosis, were within 12-24 months from the date of diagnosis, had completed their active cancer treatment and were in complete remission. Of this population, 228 (54%) women who had documented NCDs at the time of diagnosis were identified and were followed-up via telephone to collect details regarding existing comorbidities and the screening and development of new comorbidities. RESULTS: At the time of cancer diagnosis, 216/228 (95%) of patients had hypertension, 104/228 (46%) had type 2 diabetes and 17/228 (8%) had ischaemic heart disease (IHD). The prevalence of other comorbidities was very low. During the post diagnosis period, 11 patients developed type 2 diabetes, while 2 developed IHD. Osteoporosis screening using dual-energy X-ray absorptiometry scanning was very low at diagnosis 21/228 (9%) but improved in post cancer treatment follow-up 112/228 (49%, p < 0.001). Only 95/228 (42%) were screened for other cancers. CONCLUSIONS: Hypertension was the most prevalent comorbidity while type 2 diabetes and dyslipidaemia were the most common diagnoses post-treatment. In these patients, screening for osteoporosis and other cancers remains very low, emphasising a missed opportunity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».