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Enregistrement W4362554091 · doi:10.9778/cmajo.20220157

The impact of a cancer diagnosis on nonfatal self-injury: a matched cohort study in Ontario

2023· article· en· W4362554091 sur OpenAlexaffvenueabout
Lena Nguyen, Julie Hallet, Antoine Eskander, Wing C. Chan, Christopher W. Noel, Alyson Mahar, Rinku Sutradhar

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensUniversity of ManitobaInstitute for Clinical Evaluative SciencesManitoba Health
Organismes subventionnairesIpsenBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicinePoisson regressionCancerConfidence intervalRate ratioRelative riskCohortCohort studyIncidence (geometry)Internal medicineInjury preventionPoison controlEmergency medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychological distress following a cancer diagnosis potentially increases the risk of intentional, nonfatal self-injury. The purpose of this work is to evaluate and compare rates of nonfatal self-injury among individuals in Ontario diagnosed with cancer against matched controls with no history of cancer. METHODS: Adults in Ontario diagnosed with cancer from 2007 to 2019 were matched to 2 controls with no history of cancer, based on age and sex. We calculated the absolute and relative difference in rates of nonfatal self-injury in the 5 years before and after the index date (date of cancer diagnosis and dummy date for controls). We used crude difference-in-differences methods and adjusted Poisson regression-based analyses to examine whether the change in rates of nonfatal self-injury before and after index differed between cancer patients and controls. RESULTS: The cohort included 803 740 people with cancer and 1 607 480 matched controls. In the first year after diagnosis, individuals with cancer had a 1.17-fold increase in rates of nonfatal self-injury (95% confidence interval [CI] 1.03-1.33) compared with matched controls, after accounting for pre-existing differences in rates of nonfatal self-injury and other clinical characteristics between the groups. Rates of nonfatal self-injury remained elevated in the cancer group by 1.07-fold for up to 5 years after diagnosis (95% CI 0.95-1.21). INTERPRETATION: In this study, incidence of nonfatal self-injury was higher among individuals diagnosed with cancer, with the greatest impact observed in the first year after diagnosis. This work highlights the need for robust and accessible psychosocial oncology programs to support mental health along the cancer journey.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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