Risk of a second malignant neoplasm among 5‐year survivors of cancer in childhood and adolescence in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We examined second malignancies, a recognized late effect of therapy among survivors of childhood and adolescent cancer, among a recent, population-based cohort of 2,322 5-year survivors diagnosed before 20 years of age in British Columbia (BC), Canada between 1970 and 1995. PROCEDURE: Survivors and second malignancies were identified from the BC Cancer Registry. Risk of second malignancy was evaluated using standardized incidence ratios (SIRs), absolute excess risk (AER), and cumulative risk. The effect of demographic, temporal, and disease-related characteristics on risk was assessed. RESULTS: Fifty-five second malignancies were observed after 26,071 person-years of follow-up. Relative rate of developing a second malignancy among survivors was 5 times higher than expected (SIR = 5.0, 95% CI, 3.8-6.5), and absolute excess risk was 1.7 deaths per 1,000 person-years. Cumulative incidence of a second malignancy was 5.1% at 25 years after diagnosis of the first cancer. SIRs and absolute excess risk of subsequent cancer was higher among females (SIR = 5.9, 95% CI, 4.5-8.3 and AER = 2.66). While relative risk of second cancer was higher for those diagnosed before 10 years of age (SIR = 10.6, 95% CI, 7.1-16.0), absolute excess risk was slightly higher for those diagnosed after 10 years of age. SIRs were significantly elevated for all follow-up periods, but absolute excess risk of a second cancer was highest among patients surviving more than 15 years. CONCLUSIONS: Increased risk of a subsequent neoplasm is evident among childhood cancer survivors diagnosed in more recent periods than has been previously reported, continues years after diagnosis, and varies according to several risk factors. Continued surveillance is essential to quantify and characterize long-term and changing risks for appropriate follow-up.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».