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Enregistrement W4416440558 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103657

Symptom burden, healthcare utilization, and risky behaviors in survivors of the childhood cancer survivor study (CCSS): an observation cohort study

2025· article· en· W4416440558 sur OpenAlexaff
Rachel Webster, Deo Kumar Srivastava, Lu Xie, Himani Darji, Wei Liu, Meghan E. McGrady, Tara M. Brinkman, Nicole M. Alberts, Kirsten K. Ness, Bernard F. Fuemmeler, Alicia Kunin‐Batson, I‐Chan Huang, Gregory T. Armstrong, Rebecca M. Howell, Daniel M. Green, Yutaka Yasui, Kevin R. Krull

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMicrosoftNational Institutes of HealthSt. Jude Children's Research HospitalAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesU.S. Department of Defense
Mots-clésChildhood cancerCohort studyCancerHealth careCenter (category theory)Cohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Childhood cancer survivors face physical, psychological, and neurological symptoms that contribute to risky health behaviors and increased healthcare utilization. Traditional survivorship care models overlook risk associated with this symptom burden. The current study examined symptoms phenotypes to identify high-risk groups. Methods: Five-year survivors (N = 17,231; Mean [standard deviation] age = 27.4 [5.98]; 80% non-Hispanic White; 48% female) from the Childhood Cancer Survivor Study (NCT01120353) self-reported symptoms and risky behavior at baseline and first follow-up (original cohort data collection: baseline 1994-1998 and follow-up 2002-2004; expansion cohort: baseline 2008-2010 and follow-up 2014-2016). Medical records were extracted through chart review. Chronic health conditions (CHCs) were graded according to common terminology criteria for adverse events criteria. Latent class analysis derived symptom phenotypes. Findings: Five phenotypes emerged: 1) Low Burden (63.1%); 2) Cardio-Pulmonary-Pain (5.3%) 3); Neurologic-Pain (10.6%); 4) Psychological Distress-Pain (13.3%); 5) Global burden (7.7%). Compared to survivors with Low Burden, those in other symptom phenotypes were older, female, had lower education, no health insurance, smoked cigarettes, were physically inactive, and had ≥ grade 3 CHC (all ps < 0.05). Survivors in symptom phenotypes were at-risk for future emergency room use (all ps < 0.05). Risk for future physical inactivity was higher in Cardio-Pulmonary-Pain (OR = 1.19, CI = 1.09, 1.31), Global (OR = 1.12, CI = 1.02, 1.22), and Neurologic-Pain (OR = 1.18, CI = 1.10, 1.27) phenotypes. Cigarette use was higher in Cardio-Pulmonary-Pain (OR = 1.62, CI = 1.08, 2.42) and (Global OR = 1.65, CI = 1.17, 2.31) phenotypes. Interpretation: Symptom phenotyping identified groups at-risk for future risky health behaviors, which was not explained alone by diagnosis or CHCs. Integrating symptom assessments may guide interventions to improve health outcomes. Funding: The work was supported by the National Cancer Institute (U24 CA055727, PI: GT Armstrong). Support to St. Jude Children's Research Hospital was also provided by the National Cancer Institute Cancer Center Support grant (P30 CA021765, PI: CWM Roberts) and by the American Lebanese Syrian Associated Charities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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