Population-based comparison of cancer survival outcomes in patients with and without psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with psychiatric disorders (PD) have a high prevalence of tobacco use. Patients with PD also potentially receive substandard care in comparison to the general population. Previous research has shown that individuals with PD have a decreased risk of receiving a tobacco related (TR) cancer diagnosis. To further assess this trend, this study assesses the survival of patients with a TR cancer with or without a PD. MATERIALS AND METHODS: to identify people in British Columbia that have been diagnosed with psychiatric disorders and appendicitis (our control group). From these groups, we selected individuals who also had a TR cancer. We subsequently extracted information pertaining to these patients from these databases. RESULTS: Thirty-nine thousand eight hundred forty-one patients with cancer were included in our study. Analyses of these patients were controlled for by age, gender, cancer type and diagnosis year. This analysis displayed shorter survival time among patients who were diagnosed with depression (HR = 1.16; p = 0.01; 95% CI: 1.04-1.29), schizophrenia (HR = 1.62; p < 0.01; 95% CI: 1.43-1.84), or bipolar disorder (HR = 1.35; p < 0.01; 95% CI: 1.12-1.64) compared to the cancer patients without a PD, all of which were statistically significant. People that were diagnosed with anxiety disorders did not have a survival time that was significantly different from our control population (HR = 1.07; p = 0.22; 95% CI: 0.96-1.19). CONCLUSIONS: Individuals with PD, except for those with anxiety, were found to have a shorter survival time following diagnosis with a TR cancer as compared to our control group. We hypothesize several factors, which may account for this statistically significant difference: (1) delayed diagnosis, (2) poor access to care, (3) poor assessment or follow-up, or (4) physician beliefs of poor treatment adherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».