Morbidity and healthcare use among mothers of children with cancer: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of a child's cancer diagnosis on subsequent maternal physical health is unclear. METHODS: We identified all Ontario children diagnosed less than 18 years with cancer between 1992 and 2017. Linkage to administrative databases identified mothers who were matched to population controls. We identified physical health conditions, acute healthcare use, and preventive healthcare use through validated algorithms using healthcare data, and compared them between exposed (child with cancer) and unexposed mothers. Predictors of health outcomes were assessed among exposed mothers. RESULTS: We identified 5311 exposed mothers and 19,516 matched unexposed mothers. For exposed mothers, median age at last follow-up was 48 years, (interquartile range: 42-53). Exposed mothers had an increased risk of cancer (hazard ratio [HR] 1.2, 95% confidence interval [95% CI]: 1.0-1.5, p = .03), but not of any other adverse physical outcomes or of increased acute healthcare use. Exposed mothers were more likely to receive influenza vaccinations (odds ratio 1.4, 95% CI: 1.3-1.5, p < .0001), and underwent cancer screening at the same rate as unexposed mothers. Among exposed mothers, bereavement was associated with a subsequent increased risk of cancer (HR 1.7, 95% CI: 1.2-2.5, p = .004) and death (HR 2.2, 95% CI: 1.2-4.1, p = .01). CONCLUSION: Mothers of children with cancer are at increased risk of developing cancer, but not of other adverse physical health outcomes, and were equally or more likely to be adherent to preventive healthcare practices. Bereaved mothers were at increased risk of subsequent cancer and death. Interventions targeting specific subpopulations of mothers of children with cancer or focused on screening for specific cancers may be warranted.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».