The relationship between chronic health conditions and employment transitions among survivors of childhood cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
10051 Background: Chronic health conditions are prevalent among adult survivors of childhood cancer. The impact of health on maintaining full-time (FT) employment, a common indicator of socioeconomic independence, has not been studied in this population. Methods: Self-reported employment status (FT, part-time [PT], unemployed [any reason], not in labor force) was assessed at two timepoints (2002-04 [T1] and 2015-16 [T2]) in adult (≥25y old) survivors of childhood cancer diagnosed between 1970-86. Sex-stratified Poisson regression, adjusted for race and ages at diagnosis and T2, was used to study associations between timing and severity of chronic health conditions (graded per the CTCAE v4.03) and transitions from FT to PT or unemployed. Results: Survivors employed FT at T1 (males=1712, median age [min-max]: 34y [25-53]; females=1337, 33y [25-53]) who reported employment status at T2 were included. At T2 (median time from T1 11.5y [9.4-13.8]), 83% males and 70% females remained employed FT, but 4% and 10% transitioned to PT, and 11% and 12% to unemployed (additional 2% and 8% left the labor force), respectively. Male and female survivors with grade 2 or 3-4 neurologic conditions acquired before T1 or between T1-T2 were at a higher risk of moving from FT to PT or unemployed compared to those with grade 0-1 conditions. Males and females with grade 3-4 respiratory conditions prior to T1 and cardiac and musculoskeletal conditions acquired between T1-T2 were also at higher risk for moving to PT or unemployed (Table). Additional predictors for males included grade 2 vision (before T1 RR 2.3, 95% CI 1.5-3.3; between T1-T2 RR 1.7, 95% CI 1.1-2.7) and endocrine (before T1 RR 1.4, 95% CI 1.1-1.9; between T1-T2 RR 1.7, 95% CI 1.3-2.3) conditions. Conclusions: A substantial portion of adult survivors of childhood cancer with health conditions of varying severity leave FT employment. Increased awareness of all stakeholders may facilitate access to clinical counseling and occupational provisions for flexible and supportive work accommodations to reduce work-related barriers for childhood cancer survivors. [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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».