Risk of second primary cancer among patients with head and neck cancers: A pooled analysis of 13 cancer registries
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to assess the risk of second primary cancers (SPCs) following a primary head and neck cancer (oral cavity, pharynx and larynx) and the risk of head and neck cancer as a SPC. The present investigation is a multicenter study from 13 population-based cancer registries. The study population involved 99,257 patients with a first primary head and neck cancer and contributed 489,855 person-years of follow-up. To assess the excess risk of SPCs following head and neck cancers, we calculated standardized incidence ratios (SIRs) by dividing the observed numbers of SPCs by the expected number of cancers calculated from accumulated person-years and the age-, sex- and calendar period-specific first primary cancer incidence rates in each of the cancer registries. During the observation period, there were 10,826 cases of SPCs after head and neck cancer. For all cancer sites combined, the SIR of SPCs was 1.86 (95% CI = 1.83-1.90) and the 20-year cumulative risk was 36%. Lung cancer contributed to the highest proportion of the SPCs with a 20-year cumulative risk of 13%. Excess second head and neck cancer risk was observed 10 years after diagnosis with lymphohaematopoietic cancers. The most common SPC following a first primary head and neck cancer was lung cancer. However, the highest excess of SPCs was in the head and neck region. These patterns were consistent with the notion that the pattern of cancer in survivors of head and neck cancer is dominated by the effect of tobacco smoking and alcohol drinking.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».