Infections among long‐term survivors of childhood and adolescent cancer: A report from the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about infections among adult survivors of childhood cancer. The authors report the occurrence of infections and risk factors for infections in a large cohort of survivors of childhood cancer. METHODS: The Childhood Cancer Survivor Study cohort was used to compare incidence rates of infections among 12,360 5-year survivors of childhood cancer with the rates of 4023 siblings. Infection-related mortality of survivors was compared with that of the US population. Demographic and treatment variables were analyzed using Poisson regression to determine the rate ratios (RRs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs) for associations with infectious complications. RESULTS: Compared with the US population, survivors were at an increased risk of death from infectious causes (standardized mortality ratio [SMR], 4.2; 95% CI, 3.2-5.4), with the greatest risk observed among females (SMR, 3.2; 95% CI, 1.5-6.9) and among those who had been exposed to total body irradiation (SMR, 7.8; 95% CI, 1.8-33.0). Survivors also reported higher rates than siblings of overall infectious complications (RR, 1.3; 95% CI, 1.2-1.4) and higher rates of all categories of infection. CONCLUSIONS: Survivors of childhood cancer remain at elevated risk for developing infectious-related complications, and they have a higher risk of infection-related mortality years after therapy. Further investigation is needed to provide insight into the mechanisms for the observed excess risks.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».