P2-259 Cancer risk in children with birth defects: a longitudinal, population-based assessment among 2.7 million births
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The published literature, to date, is largely inconclusive regarding cancer risk among children with birth defects. To improve knowledge of such risk, we studied population-based (statewide) birth cohorts from Arizona, Iowa, and Utah selected from among 2.7 million births delivered from 1983 to 2006. Methods Birth defect and cancer diagnoses were identified from linked population-based surveillance systems. A population-based cohort of over 43 000 children with major birth defects (including trisomies 13, 18, and 21) was compared to a cohort of nearly 148 000 births without birth defects, randomly sampled from the same underlying birth population and frequency-matched to the birth defects cohort by birth year. Kaplan-Meier time-to-event analysis, accounting for censoring by death, was used to estimate cancer risk up to age 15 years. Results Compared to the reference cohort, children with birth defects had a statistically significant increase in cancer risk (RR, 2.73). Risk was highest among children with Down syndrome (RR, 13.2), and was driven largely by leukaemias. Cancer risk was moderately increased among children with a birth defect but without chromosomal anomalies (RR, 1.82). In this group, cancer risk was driven largely by brain tumours and embryonal tumours, and occurred mainly in children with brain defects, cleft palate, rectal defects, and some heart defects. Conclusion These population-based findings support and extend previous findings that suggest increased cancer risk in children with birth defects, including non-chromosomal defects, and suggest selected defect groups in which further research could help identify a common genetic susceptibility to cancer and birth defects.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».