Chronic Health Conditions and Academic Achievement: A Childhood Cancer Survivor Study Report
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine associations between special education, chronic health conditions (CHCs), and college graduation in survivors of childhood cancer and their siblings. METHODS: Childhood Cancer Survivor Study participants included 23,082 5-year survivors (53.7% male; median [IQR] age at diagnosis, 6 [3-13] years; age at evaluation, 31.0 [24-39] years; treated between 1970 and 1999) and 5,037 siblings (47.7% male; 36.0 [28-44] years at evaluation). Special education use, reasons for special education, CHCs, and college graduation were self-reported. Primary cancer diagnosis and treatment exposures were abstracted from medical records. Comparisons between survivors and siblings were made using chi-square statistics; demographic and treatment factors associated with outcomes were examined using modified Poisson regression models. RESULTS: 8.6%; relative risk [RR], 2.55 [95% CI, 2.32 to 2.80]). Of those survivors and siblings who had special education services, use was highest between kindergarten and fifth grade (64.4% of survivors and 71.9% of siblings in kindergarten-fifth grade, 14.4% of survivors and 12.5% of siblings in sixth-eighth grade, and 9.2% of survivors and 9.0% of siblings in ninth-12th grade), and primarily attributable to learning and concentration problems. Despite receiving special education, survivors were less likely to graduate college compared with siblings requiring special education (RR, 0.76 [95% CI, 0.66 to 0.88]). Risk for not graduating college included history of CNS tumor (RR, 1.47 [95% CI, 1.40 to 1.55]), cranial irradiation (20-29 Gy, RR, 1.16 [95% CI, 1.09 to 1.25]; 30-49 Gy, RR, 1.37 [95% CI, 1.26 to 1.49]; ≥50 Gy, RR, 1.35 [95% CI, 1.28 to 1.42]), or the presence of a severe, disabling or life-threatening CHC (Common Terminology Criteria for Adverse Events grade 3-4, RR, 1.15 [95% CI, 1.07 to 1.24]). CONCLUSION: Cognitive problems and CHCs increase risk for not graduating college; these problems are not alleviated by special education.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».