Treatment and Mortality Following Cancer Diagnosis Among People With Non-affective Psychotic Disorders in Ontario, Canada: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: People with psychotic disorders have a higher risk of mortality following cancer diagnosis, compared to people without psychosis. The extent to which this disparity is influenced by differences in cancer-related treatment is currently unknown. We hypothesized that, following a cancer diagnosis, people with psychotic disorders were less likely to receive treatment and were at higher risk of death than those without psychosis. STUDY DESIGN: We constructed a retrospective cohort of cases of non-affective psychotic disorder (NAPD) and a general population comparison group, using Ontario Health (OH) administrative data. We identified cases of all cancers diagnosed between 1995 and 2019 and obtained information on cancer-related treatment and mortality. Cox proportional hazards models were used to compare the probability of having a consultation with an oncologist and receiving cancer-related treatment, adjusting for tumor site and stage. We also compared the rate of all-cause and cancer-related mortality between the two groups, adjusting for tumor site. STUDY RESULTS: Our analytic sample included 24 944 people diagnosed with any cancer. People with NAPD were less likely to receive treatment than people without psychosis (HR = 0.87, 95% CI = 0.82, 0.91). In addition, people with NAPD had a greater risk of death from any cause (HR = 1.68, 95% CI = 1.60, 1.76), compared to people without NAPD. CONCLUSIONS: The lower likelihood of receiving cancer treatment reflects disparities in accessing cancer care for people with psychotic disorders, which may partially explain the higher mortality risk following cancer diagnosis. Future research should explore mediating factors in this relationship to identify targets for reducing health disparities.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».