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Enregistrement W4282922101 · doi:10.1161/jaha.121.024735

Underdiagnosis and Undertreatment of Modifiable Cardiovascular Risk Factors Among Survivors of Childhood Cancer

2022· article· en· W4282922101 sur OpenAlexaff
Eric J. Chow, Yan Chen, Gregory T. Armstrong, Laura‐Mae Baldwin, Casey Cai, Todd M. Gibson, Melissa M. Hudson, Aaron McDonald, Paul C. Nathan, Jeffrey E. Olgin, Karen L. Syrjala, Emily S. Tonorezos, Kevin C. Oeffinger, Yutaka Yasui

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineNational Health and Nutrition Examination SurveyOdds ratioDyslipidemiaRisk factorOverweightCancerCross-sectional studyObesityInternal medicinePediatricsEnvironmental healthPopulationPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Determine the prevalence and predictors associated with underdiagnosis and undertreatment of modifiable cardiovascular disease (CVD) risk factors (hypertension, dyslipidemia, glucose intolerance/diabetes) among adult survivors of childhood cancer at high risk of premature CVD. Methods and Results This was a cross‐sectional study of adult‐aged survivors of childhood cancer treated with anthracyclines or chest radiotherapy, recruited across 9 US metropolitan regions. Survivors completed questionnaires and in‐home clinical assessments. The comparator group was a matched sample from the National Health and Nutrition Examination Survey. Multivariable logistic regression estimated the risk (odds ratios) of CVD risk factor underdiagnosis and undertreatment among survivors compared with the National Health and Nutrition Examination Survey. Survivors (n=571; median age, 37.7 years and 28.5 years from cancer diagnosis) were more likely to have a preexisting CVD risk factor than the National Health and Nutrition Examination Survey (n=345; P <0.05 for all factors). While rates of CVD risk factor underdiagnosis were similar (27.1% survivors versus 26.1% National Health and Nutrition Examination Survey; P =0.73), survivors were more likely undertreated (21.0% versus 13.9%, P =0.007; odds ratio, 1.8, 95% CI, 1.2–2.7). Among survivors, the most underdiagnosed and undertreated risk factors were hypertension (18.9%) and dyslipidemia (16.3%), respectively. Men and survivors who were overweight/obese were more likely to be underdiagnosed and undertreated. Those with multiple adverse lifestyle factors were also more likely undertreated (odds ratio, 2.2, 95% CI, 1.1–4.5). Greater health‐related self‐efficacy was associated with reduced undertreatment (odds ratio, 0.5; 95% CI, 0.3–0.8). Conclusions Greater awareness of among primary care providers and cardiologists, combined with improving self‐efficacy among survivors, may mitigate the risk of underdiagnosed and undertreated CVD risk factors among adult‐aged survivors of childhood cancer. Registration URL: https://www.clinicaltrials.gov ; Unique identifier: NCT03104543.

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)0,003
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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