New Cancers after Autotransplantations for Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
We describe baseline incidence and risk factors for new cancers in 4161 persons receiving autotransplants for multiple myeloma in the United States from 1990 to 2010. Observed incidence of invasive new cancers was compared with expected incidence relative to the US population. The cohort represented 13,387 person-years at-risk. In total, 163 new cancers were observed, for a crude incidence rate of 1.2 new cancers per 100 person-years and cumulative incidences of 2.6% (95% confidence interval [CI], 2.09 to 3.17), 4.2% (95% CI, 3.49 to 5.00), and 6.1% (95% CI, 5.08 to 7.24) at 3, 5, and 7 years, respectively. The incidence of new cancers in the autotransplantation cohort was similar to age-, race-, and gender-adjusted comparison subjects with an observed/expected (O/E) ratio of 1.00 (99% CI, .81 to 1.22). However, acute myeloid leukemia and melanoma were observed at higher than expected rates with O/E ratios of 5.19 (99% CI, 1.67 to 12.04; P = .0004), and 3.58 (99% CI, 1.82 to 6.29; P < .0001), respectively. Obesity, older age, and male gender were associated with increased risks of new cancers in multivariate analyses. This large data set provides a baseline for comparison and defines the histologic type specific risk for new cancers in patients with MM receiving postautotransplantation therapies, such as maintenance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».