Risk of second cancer among women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
A large number of women survive a diagnosis of breast cancer. Knowledge of their risk of developing a new primary cancer is important not only in relation to potential side effects of their cancer treatment, but also in relation to the possibility of shared etiology with other types of cancer. A cohort of 525,527 women with primary breast cancer was identified from 13 population-based cancer registries in Europe, Canada, Australia and Singapore, and followed for second primary cancers within the period 1943-2000. We used cancer incidence rates of first primary cancer for the calculation of standardized incidence ratios (SIRs) of second primary cancer. Risk of second primary breast cancer after various types of nonbreast cancer was also computed. For all second cancer sites combined, except contralateral breast cancer, we found a SIR of 1.25 (95% CI = 1.24-1.26) on the basis of 31,399 observed cases after first primary breast cancer. The overall risk increased with increasing time since breast cancer diagnosis and decreased by increasing age at breast cancer diagnosis. There were significant excesses of many different cancer sites; among these the excess was larger than 150 cases for stomach (SIR = 1.35), colorectal (SIR = 1.22), lung (SIR = 1.24), soft tissue sarcoma (SIR = 2.25), melanoma (SIR = 1.29), non-melanoma skin (SIR = 1.58), endometrium (SIR = 1.52), ovary (SIR = 1.48), kidney (SIR = 1.27), thyroid gland (SIR = 1.62) and leukaemia (SIR = 1.52). The excess of cancer after a breast cancer diagnosis is likely to be explained by treatment for breast cancer and by shared genetic or environmental risk factors, although the general excess of cancer suggests that there may be additional explanations such as increased surveillance and general cancer susceptibility.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».