Epidemiology of multimorbidity in childhood cancer survivors: a matched cohort study of inpatient hospitalisations in Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».