Identification of Tobacco-Related Cancer Diagnoses among Individuals with Psychiatric Disorders: A Population-Based Matched Cohort Study Using a Competing Risks Approach from British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Individuals with psychiatric disorders (PD) have a high prevalence of tobacco use. Therefore, we assessed the hazard of receiving a tobacco-related (TR) cancer diagnosis among individuals with PD. Methods: Several population-based provincial databases were used to identify individuals in BC diagnosed with depression, schizophrenia, bipolar disorder, anxiety disorders, or multiple PD between 1990 and 2013. A primary population proxy comparison group (appendicitis) was also identified and matched to the psychiatric cohort based on age at cohort entry, gender, year of cohort entry, and postal code. We linked individuals in the cohort and comparison groups with the BC Cancer Registry. Using a competing risks approach, we estimated the effect of having a PD on the risk of receiving a TR cancer diagnosis, in light of the competing risk of mortality. Results: In total, 165,289 patients were included. Individuals with depression (HR = 0.81; p < 0.01; 95% CI: 0.73–0.91), anxiety disorders (HR = 0.84; p = 0.02; 95% CI: 0.73–0.97), or multiple PD (HR = 0.74; p < 0.01; 95% CI: 0.66–0.83) had a statistically significant lower risk of a TR cancer diagnosis compared to the comparison group. Individuals with schizophrenia (HR = 0.86; p = 0.40; 95% CI: 0.62–1.21) or bipolar disorder (HR = 0.58; p = 0.12; 95% CI: 0.29–1.14), however, showed no evidence of a statistically significant difference from the comparison group. Interpretation: We found that individuals with depression, anxiety disorders, or multiple PD diagnoses had a significantly reduced risk of receiving a tobacco-related cancer diagnosis. These results were unexpected and could be explained by individuals with a PD having barriers to a cancer diagnosis rather than a true decreased incidence.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».