Attending Childhood Cancer Follow‐Up Care: Travel Time, Disparities and Health—A Canadian Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Despite the importance of follow-up care for childhood cancer survivors (CCS), adherence remains below recommended levels. Potential barriers include geographical distance. We aimed to improve our understanding of the accessibility of survivorship follow-up care at a Long Term Survivor Clinic (LTSC). METHODS: Questionnaire data on health status of CCS enrolled in a LTSC in Calgary, Canada (collected between 2021 and 2024) was linked to CCS' medical records and the Canadian Index of Multiple Deprivation via postal codes. Linear, logistic, and negative binomial regression models were conducted to explore the association between health status and travel time, and between health status and socio-economic situation, and demographic and treatment-related factors. RESULTS: We included 203 CCS (48% female; mean age = 23 years; mean time after diagnosis = 14 years). Most CCS (75%) lived less than 1 hour away from the LTSC and traveled from within the province. Travel time was not significantly associated with health status. Health status was significantly associated with sex, time since diagnosis, and certain socioeconomic factors. Females reported more current health problems than males (IRR = 2.170; p < 0.001) and higher anxiety scores (β = 4.109; p = 0.011). Socio-economic factors were associated with reporting more depressive symptoms (β = 3.835; p = 0.040) and fear of second cancers (OR = 2.375; p = 0.022) and a more recent diagnosis with fear of cancer recurrence (OR = 0.873; p < 0.001). CONCLUSIONS: Instead of travel time, individual factors were associated with health status, providing opportunities for targeted interventions to ensure continued attendance. Enhancing general LTFU access through location-appropriate services and addressing underlying socio-economic inequalities are crucial to ensure engagement in LTFU care and improve health outcomes for CCS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».