Associations between first and second primary cancers: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients surviving certain types of cancer are at increased risk of a second primary cancer. We tested the hypothesis that excess risk of a second primary cancer is due mainly to excess risk of it being the same type of cancer as the first, rather than to excess risk of it being a different type. METHODS: We conducted a nationwide study using data from three dabatases for the entire Danish population (n = 7,493,705) from 1980 through 2007. For each type of cancer, we performed a nested study matching each patient with incident cancer diagnosed in that period with up to five controls who did not have the examined cancer at the time of diagnosis. We used Cox regression models to calculate individual risk estimates and meta-analysis techniques to calculate aggregated risk estimates. RESULTS: A total of 765,255 people had one or more diagnoses of primary cancer (total 843,118 diagnoses) during the study period. The aggregated hazard ratio (HR) for risk of any second primary cancer after any first cancer was 1.25 (95% confidence interval [CI] 1.24-1.26), with heterogeneity among cancer types. The aggregated HR for risk of a second primary cancer of the same type as the first was 2.16 (95% CI 1.98-2.34). The aggregated HR for risk of a second cancer of a different type from the first was 1.13 (95% CI 1.12-1.15). Results were similar when we excluded second primary cancers occurring within 1, 2, 5 or 10 years after the first cancer. Overall, we observed 74 significant associations among 27 types of first cancer and 27 possible types of second primary cancer. INTERPRETATION: Excess risk of a second primary cancer was due mainly to a 2.2-fold risk of the second cancer being the same type as the first, whereas the risk of it being a different type was only 1.1-fold. However, heterogeneity among cancer types was substantial.
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 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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».