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Enregistrement W4408404882 · doi:10.1038/s44276-024-00114-1

Epidemiology of multimorbidity in childhood cancer survivors: a matched cohort study of inpatient hospitalisations in Western Australia

2025· article· en· W4408404882 sur OpenAlexaff
Tasnim Abdalla, Jeneva L. Ohan, Angela Ives, Daniel White, Catherine S. Choong, Max Bulsara, Jason D. Pole

Notice bibliographique

RevueBJC Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyChildhood cancerMultimorbidityMedicineCohortCohort studyCancerPediatricsDemographyComorbidityPsychiatryInternal medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood cancer survivors (CCS) experience an elevated burden of health complications, underscoring the importance of understanding the patterns of multimorbidity to guide the management of survivors with complex medical needs. METHODS: We examined the patterns of hospitalisations with multimorbidity in 5-year CCS (n = 2938) and age- and sex-matched non-cancer comparisons (n = 24,792) using statewide records of inpatient admissions in Western Australia from 1987 to 2019. RESULTS: Multimorbidity rates were higher for CCS (10.6, 95%CI 10.2-10.9) than for non-cancer comparisons (3.2, 95%CI 3.2-3.3). CCS exhibited a significantly higher adjusted hazard ratio of multimorbidity, particularly when admitted for neoplasms (14.6, 95%CI 11.2-19.1), as well as blood (7.3, 95%CI 4.9-10.7), neurological and sensory (5.2, 95%CI 4.2-6.6), and cardiovascular (3.6, 95%CI 2.6-4.8) diseases. By the age of 55 years, chronic multimorbidity was more prevalent in survivors than in comparisons (14.5% vs. 5.3%). Psychiatric disorders were common comorbidities, particularly in those admitted for neurological and sensory (71.1%), endocrine (61.5%), and digestive (59.3%) diseases. Multimorbidity during hospitalisation increased the length of hospital stay (p < 0.05). Key condition clusters included (1) psychoactive substance dependence, alcohol misuse, and other mental disorders; (2) hypertension, diabetes, kidney disease, and musculoskeletal diseases; (3) epilepsy, hypothyroidism, and other liver diseases; and (4) hypertension, kidney disease, and other liver diseases. CONCLUSIONS: These findings suggest that exposure to cancer in childhood elevates the risk of multimorbidity. The reconfiguration of healthcare delivery to enhance personalised care and clinical integration is essential for effectively managing multimorbidity in this population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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