The impact of a cancer diagnosis on nonfatal self-injury: a matched cohort study in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».