Symptom profiles and health care utilization in long-term survivors of Survivors of Childhood Childhood Cancer Survivor (CCSS) study.
Notice bibliographique
Résumé
e22024 Background: Physical and psychological symptoms co-occur among survivors of childhood cancer, and subgroups with high symptom burden may be at increased risk for problematic healthcare utilization (HCU). Methods: Childhood Cancer Survivor Study participants (N = 17,231; Mean [SD] age = 27.4 [5.98]; 79% non-Hispanic White; 48% female) self-reported sensory, motor, cardiac, respiratory, pain, gastrointestinal, fatigue, memory, depression, and anxiety symptoms at baseline evaluation and latent class analysis identified symptom profiles. Chronic health conditions (CHCs) at baseline (graded per CTCAE 1-2 [mild or moderate; reference] vs 3-4 [severe-life threatening or disabling). HCU (no health care, general care, oncology-focused, long-term follow-up, emergency room visit) for the past 2 years was assessed 6.3 median years after baseline. Logistic regressions examined associations between class membership and follow-up HCU, adjusted for sex, age, health insurance and CHCs. Results: Five symptom classes were identified: 1) Global symptoms (global; 7.7%); 2) emotional distress and pain (distress-pain; 13.3%); 3) neurologic and pain (neuro-pain; 10.6%); 4) cardiopulmonary and pain (cardio-pain; 5.3%); 5) non-elevated symptoms (norm; 63.1%). Bone tumor survivors had higher risk of falling into global, neuro-pain and cardio-pain groups (p’s < .001), and CNS tumor survivors had higher risk of falling into global and neuro-pain group (all p < .001) compared to leukemia survivors. Radiation, Grade 3-4 CHCs, female sex, and older age increased risk of global, distress-pain, neuro-pain and cardio-pain membership compared to norm (all p’s < .001). Oncology-focused care was more common in cardio-pain and global symptom groups, while long-term follow-up care was more common in neuro-pain and global groups (Table). All elevated symptoms groups were more likely to have emergency room visits compared to norm group. Conclusions: Adjusting for insurance, CHCs and older age, elevated symptoms are associated with future emergency room use. Pain is prevalent in all high symptom groups, and suggests an important intervention target.[Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».