Growth Hormone Exposure as a Risk Factor for the Development of Subsequent Neoplasms of the Central Nervous System: A Report From the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Cranial radiation therapy (CRT) predisposes to GH deficiency and subsequent neoplasms (SNs) of the central nervous system (CNS). Increased rates of SNs have been reported in GH-treated survivors. OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate the association between GH treatment and the development of CNS-SNs. DESIGN: The study was designed with a retrospective cohort with longitudinal follow-up. SETTING: The setting of the study was multiinstitutional. PARTICIPANTS: A total of 12 098 5-year pediatric cancer survivors from the Childhood Cancer Survivor Study, diagnosed with cancer prior to age 21 years, of whom 338 self-reported GH treatment, which was verified through medical record review. INTERVENTIONS: INTERVENTIONS included subject surveys, medical records abstraction, and pathological review. OUTCOME MEASURES: Incidence of meningioma, glioma, and other CNS-SNs was measured. RESULTS: Among GH-treated survivors, 16 (4.7%) developed CNS-SN, including 10 with meningioma and six with glioma. Two hundred three survivors without GH treatment (1.7%) developed CNS-SN, including 138 with meningioma, 49 with glioma, and 16 with other CNS-SNs. The adjusted rate ratio in GH-treated compared with untreated survivors for development of any CNS-SN was 1.0 [95% confidence interval (CI) 0.6-1.8, P = .94], for meningiomas, 0.8 (95% CI 0.4-1.7, P = .61), and for gliomas, 1.9 (95% CI 0.7-4.8, P = .21). Factors associated with meningioma development included female gender (P = .001), younger age at primary cancer diagnosis (P < .001), and CRT/longer time since CRT (P < .001). Glioma was associated with CRT/shorter time since CRT (P < .001). CONCLUSIONS: There was no statistically significant increased overall risk of the occurrence of a CNS-SN associated with GH exposure. Specifically, occurrence of meningiomas and gliomas were not associated with GH treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».