Risk of Second Primary Cancer among Esophageal Cancer Patients: a Pooled Analysis of 13 Cancer Registries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study is to assess the risk of second primary cancers following a first primary esophageal cancer as well as the risk of esophageal cancer as a second primary, following first primary cancers of other sites. METHODS: The present investigation is a multicenter study of 13 population-based cancer registries in Europe, Australia, Canada, and Singapore. To assess excess occurrence of second cancers after esophageal cancers, we calculated standardized incidence ratios (SIR) by dividing the observed numbers of second cancers by the expected number of cancers calculated from the accumulated person-years and the age-, sex-, calendar period-, and registry-specific first primary cancer incidence rates. RESULTS: During the study period, 959 cases of second primary cancers occurred after an initial esophageal cancer, resulting in a SIR of 1.15 (95% confidence interval, 1.08-1.22). Second primary stomach cancers were associated with first primary esophageal adenocarcinomas (SIR, 2.13; 95% confidence interval, 1.26-3.37) and second primary cancers of the oral cavity and pharynx (6.68; 5.33-8.26), stomach (1.53; 1.14-2.01), larynx (3.24; 1.88-5.18), lung (1.55; 1.28-1.87), kidney (1.88; 1.18-2.85), and thyroid (2.92; 1.18-6.02) were associated with first primary squamous cell carcinomas of the esophagus. An excess of esophageal cancer as a second primary were observed following first primary cancers of the aerodigestive tract, female breast, cervix, testis, bladder, Hodgkin's lymphoma, and non-Hodgkin lymphoma. CONCLUSION: We observed associations of esophageal cancer with second primary head and neck cancers and lung cancer regardless of years of follow-up, which may suggest that common risk factors play a role in multiple tumor development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».