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Enregistrement W4396814139 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.10731

Chronic Health Conditions and Longitudinal Employment in Survivors of Childhood Cancer

2024· article· en· W4396814139 sur OpenAlexaff
Neel S. Bhatt, Pamela J. Goodman, Wendy M. Leisenring, Gregory T. Armstrong, Eric J. Chow, Melissa M. Hudson, Kevin R. Krull, Paul C. Nathan, Kevin C. Oeffinger, Leslie L. Robison, Anne C. Kirchhoff, Daniel A. Mulrooney

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésChildhood cancerLongitudinal dataLongitudinal studyQuality of life (healthcare)GerontologyPsychologyMedicineCancerDemographySociologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Employment is an important factor in quality of life and provides social and economic support. Longitudinal data on employment and associations with chronic health conditions for adult survivors of childhood cancer are lacking. Objective: To evaluate longitudinal trends in employment among survivors of childhood cancer. Design, Setting, and Participants: Retrospective cohort study of 5-year cancer survivors diagnosed at age 20 years or younger between 1970 and 1986 enrolled in the multi-institutional Childhood Cancer Survivor Study (CCSS). Sex-stratified employment status at baseline (2002 to 2004) and follow-up (2014 to 2016) was compared with general population rates from the Behavioral Risk Factor Surveillance System cohort. Data were analyzed from July 2021 to June 2022. Exposures: Cancer therapy and preexisting and newly developed chronic health conditions. Main Outcomes and Measures: Standardized prevalence ratios of employment (full-time or part-time, health-related unemployment, unemployed, not in labor force) among adult (aged ≥25 years) survivors between baseline and follow-up compared with the general population. Longitudinal assessment of negative employment transitions (full-time to part-time or unemployed at follow-up). Results: Female participants (3076 participants at baseline; 2852 at follow-up) were a median (range) age of 33 (25-53) years at baseline and 42 (27-65) years at follow-up; male participants (3196 participants at baseline; 2557 at follow-up) were 33 (25-54) and 43 (28-64) years, respectively. The prevalence of full-time or part-time employment at baseline and follow-up was 2215 of 3076 (71.3%) and 1933 of 2852 (64.8%) for female participants and 2753 of 3196 (85.3%) and 2079 of 2557 (77.3%) for male participants, respectively, with declining standardized prevalence ratios over time (female participant baseline, 1.01; 95% CI, 0.98-1.03; follow-up, 0.94; 95% CI, 0.90-0.98; P < .001; male participant baseline, 0.96; 95% CI, 0.94-0.97; follow-up, 0.92; 95% CI, 0.89-0.95; P = .02). While the prevalence of health-related unemployment increased (female participants, 11.6% to 17.2%; male participants, 8.1% to 17.1%), the standardized prevalence ratio remained higher than the general population and declined over time (female participant baseline, 3.78; 95% CI, 3.37-4.23; follow-up, 2.23; 95% CI, 1.97-2.51; P < .001; male participant baseline, 3.12; 95% CI, 2.71-3.60; follow-up, 2.61; 95% CI, 2.24-3.03; P = .002). Among survivors employed full-time at baseline (1488 female participants; 1933 male participants), 285 female participants (19.2%) and 248 male participants (12.8%) experienced a negative employment transition (median [range] follow-up, 11.5 [9.4-13.8] years). Higher numbers and grades of chronic health conditions were significantly associated with these transitions. Conclusions and Relevance: In this retrospective analysis of adult survivors of childhood cancer, significant declines in employment and increases in health-related unemployment among cancer survivors compared with the general population were identified. A substantial portion of survivors in the midcareer age range fell out of the workforce. Awareness among clinicians, caregivers, and employers may facilitate clinical counseling and occupational provisions for supportive work accommodations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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