MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2049482553 · doi:10.1002/ijc.26135

Second malignancies after childhood noncentral nervous system solid cancer: Results from 13 cancer registries

2011· article· en· W2049482553 sur OpenAlexaff
Milena Maule, Ghislaine Scélo, Guido Pastore, Paul Brennan, Kari Hemminki, Jørgen H. Olsen, Elizabeth Tracey, ­Eero Pukkala, Elisabete Weiderpass, Sharon Tamaro, K S Chia, Vera Pompe‐Kirn, Erich V. Kliewer, Jon Tonita, Carmen Martos, Jón G. Jónasson, Franco Merletti, Paolo Boffetta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensSaskatchewan Cancer AgencyUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCompagnia di San Paolo
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)CancerMalignancySarcomaCumulative incidenceLeukemiaGerm cell tumorsInternal medicineLeiomyosarcomaGastroenterologyOncologyPathologyChemotherapyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children diagnosed with noncentral nervous system solid cancers (NCNSSC) experience several adverse late effects, including second malignant neoplasm. The aim of our study was to assess the risk of specific second malignancies after a childhood NCNSSC. Diagnosis and follow-up data on 10,988 cases of NCNSSC in children (0-14 years) were obtained from 13 registries. Standardized incidence ratios (SIRs) with 95% confidence intervals (CI) and cumulative incidence of second malignancies were computed. We observed 175 second malignant neoplasms, yielding a SIR of 4.6, 95% CI: 3.9-5.3. When considering second cancers with at least 10 occurrences, highest relative risks were found for second malignant bone tumors (SIR = 26.4, 16.6-40.0), soft tissue sarcomas (SIR = 14.1, 6.7-25.8) and myeloid leukemia (SIR = 12.7, 6.3-22.8). Significant increased risks for all malignancies combined were observed after sympathetic nervous system tumors (SIR = 11.4, 5.2-21.6), retinoblastomas (SIR = 7.3, 5.4-9.8), renal tumors (SIR = 5.7, 3.8-8.0), malignant bone tumors (SIR = 5.6, 3.7-8.2), soft tissue sarcomas (SIR = 4.7, 3.2-6.8), germ-cell, trophoblastic and other gonadal neoplasms (SIR = 2.5, 1.1-4.9), carcinomas and other malignant epithelial neoplasms (SIR = 2.2, 1.4-3.3). The highest risk of a second malignancy of any type occurred 5 to 9 years after NCNSSC (SIR = 9.9, 6.8-13.9). The cumulative incidence of second malignancies 10 years after the first neoplasm was eight times higher among NCNSSC survivors than in the general population, with the absolute difference between observed and expected cumulative incidence still increasing after 50 years of follow-up. Children who survived a NCNSSC experience a large increased risk of developing a new malignancy, even many years after their initial diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of CancerMême sujetNeuroblastoma Research and TreatmentsTravaux en français237 207