Late Recurrence in Pediatric Cancer: A Report From the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increasing percentage of childhood cancer patients are surviving their disease, but there is limited research on late recurrence. We sought to estimate late recurrence rates for the most common pediatric cancers and to determine risk factors for late recurrence. METHODS: The incidence of late recurrences, or first recurrences that occurred more than 5 years after diagnosis, was analyzed for the most common pediatric cancers using data from the Childhood Cancer Survivor Study, a retrospective cohort of 5-year survivors of childhood and adolescent cancers who were diagnosed between 1970 and 1986. A total of 12,795 survivors with no history of recurrence within 5 years after their original cancer diagnosis were included in the analysis, with a total of 217,127 person-years of follow-up. Cumulative incidence of late recurrence at 5, 10, 15, and 20 years after diagnosis was calculated using death as a competing risk. Adjusted relative rates of late recurrence were obtained using multivariable Poisson regression. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Overall, 5-year survivors of pediatric cancers experienced a cumulative incidence of recurrent disease of 4.4%, 5.6%, and 6.2% at 10, 15, and 20 years, respectively. Cumulative incidence varied by diagnosis: Survivors of Ewing sarcoma and astrocytoma had the highest 20-year cumulative incidences at 13.0% (95% confidence interval [CI] = 9.4 to 16.5) and 14.4% (95% CI = 12.3 to 16.6), respectively. In multivariable analysis, the greatest risk factors for late recurrence included diagnosis, combination treatment with chemotherapy and radiation, earlier treatment era, and fewer years since diagnosis (P < .001 for all). CONCLUSION: Late recurrence is a risk for some pediatric cancers. By understanding diagnosis-specific risks, patients, families, and their medical providers can be better informed of the probability of cure.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».