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Enregistrement W3212371344 · doi:10.1002/pbc.29438

Morbidity and health care use among siblings of children with cancer: A population‐based study

2021· article· en· W3212371344 sur OpenAlexafffundabout
Aditi Desai, Rinku Sutradhar, Cindy Lau, Douglas S. Lee, Paul C. Nathan, Sumit Gupta

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHazard ratioSiblingEmergency departmentPediatricsPopulationConfidence intervalProportional hazards modelInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood cancer impacts the entire family unit. We sought to investigate its impact on the long-term physical health outcomes of siblings of children with cancer. PROCEDURE: Pediatric cancer patients diagnosed in Ontario, Canada between 1988 and 2016 were linked to biological siblings. Sibling cases were matched to population controls based on sex, age, geographic location, and number of other children in the family. After individual linkage to health services data, we compared several outcomes between sibling cases and controls: (a) physical health conditions (such as diabetes, hypertension, and death); (b) acute health care use (hospitalization, low- and high-acuity emergency department [ED] visits); and (c) preventive health care use (periodic health checkups, influenza vaccinations). Cox proportional hazards, recurrent event, or logistic regression models were used as appropriate. RESULTS: We identified 8529 sibling cases and 30,364 matched controls (median age at index: 6 years, median age at last follow-up 17 years). Compared to controls, siblings were at increased risk of hypertension (hazard ratio [HR] 1.8; 95% confidence interval [CI] 1.1-2.9; p = .01), had higher rates of low- and high-acuity ED visits (rate ratio 1.1; 95% CI 1.1-1.2; p < .001), and increased risk of hospitalization (HR 1.1; 95% CI 1.1-1.2; p < .001). Sibling cases were also more likely to receive preventive health care (p < .05). CONCLUSION: Increased risk of hypertension, high-acuity ED visits, and hospitalizations suggest that siblings may experience poorer health compared to controls. Counseling families about this potential increased risk and long-term follow-up of siblings to monitor their physical health may be justified.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,536

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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