Risks of second primary cancer among patients with major histological types of lung cancers in both men and women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patterns of second primary cancers (SPCs) following first primary lung cancers (FPLCs) may provide aetiological insights into FPLC. METHODS: Cases of FPLCs in 13 cancer registries in Europe, Australia, Canada, and Singapore were followed up from the date of FPLC diagnosis to the date of SPC diagnosis, date of death, or end of follow-up. Standardised incidence ratios (SIRs) were calculated to estimate the magnitude of SPC development following squamous cell carcinoma (SCC), small cell lung carcinoma (SCLC), and adenocarcinoma (ADC). RESULTS: Among SCC patients, male SIR=1.58 (95% confidence interval (CI)=1.50-1.66) and female SIR=2.31 (1.94-2.72) for smoking-related SPC. Among SCLC patients, the respective ratios were 1.39 (1.20-1.60) and 2.28 (1.73-2.95), and among ADC patients, they were 1.73 (1.57-1.90) and 2.24 (1.91-2.61). We also observed associations between first primary lung ADC and second primary breast cancer in women (SIR=1.25, 95% CI=1.05-1.48) and prostate cancer (1.56, 1.39-1.79) in men. CONCLUSION: The FPLC patients carried excess risks of smoking-related SPCs. An association between first primary lung ADC and second primary breast and ovarian cancer in women at younger age and prostate cancers in men may reflect an aetiological role of hormones in lung ADC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».