Mortality among 5‐year survivors of cancer diagnosed during childhood or adolescence in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ongoing monitoring of late mortality among survivors of a childhood or adolescent cancer is essential to appropriately evaluate risk in more recent cohorts and with longer follow-up. We examined overall and cause-specific mortality in a population-based cohort of 2,354 individuals diagnosed with a cancer or tumor prior to 20 years of age between 1970 and 1995 in British Columbia (BC), Canada who survived at least 5 years. PROCEDURE: Late deaths in a survivor cohort ascertained from the BC Cancer Registry were identified using death registrations. Standardized mortality ratios, absolute excess risk of death, and cumulative risk of death were determined. Demographic, temporal, and disease-related factors in risk of late mortality were also assessed. RESULTS: After 24,491 person-years of follow-up, there were 181 deaths, 139 of which were cancer related. Excess risk of late mortality among survivors was 7 deaths per 1,000 person-years at risk (AER = 6.6). Standardized mortality ratio (SMR) was ninefold higher relative to the underlying BC population (SMR = 9.1, 95% CI, 7.8-10.5), and was greatest for those with a recurrence within 5 years of diagnosis, and for those diagnosed with acute lymphoblastic leukemia and nervous system tumors. Absolute excess risk of late death was significantly higher for males and for those diagnosed prior to 1980, but did not vary according to age at diagnosis. Relative mortality was significantly increased due to cancer-related causes of death (SMR = 81.7, 95% CI, 68.6-95.8), as well as circulatory (SMR = 9.7, 95% CI, 4.2-19.1) and respiratory (SMR = 16.8, 95% CI, 4.6-43.0) diseases. CONCLUSIONS: In this population-based cohort with long follow-up, there continues to be excess late mortality among childhood and adolescent cancer survivors due to both cancer and non-cancer causes, even among more recently diagnosed survivors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».