Risk of colorectal cancer after the diagnosis of prostate cancer: A population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A rigorous assessment of the risk of colorectal cancer (CRC) among prostate cancer (PC) survivors that controls for important confounding factors and competing risks is necessary to determine the risk of CRC in this population and to inform screening guidelines. METHODS: With data from Manitoba, Canada, subjects diagnosed with PC as their first cancer between 1987 and 2009 were age-matched with up to 5 men with no history of invasive cancer on the PC diagnosis date. Subjects were followed to the date of diagnosis of CRC or another cancer, death, emigration, or the study endpoint (December 31, 2009). Competing risk proportional hazards models were used to compare the CRC incidence between those with PC and those without PC with the following model covariates: history of lower gastrointestinal endoscopy, frequency of health care visits, diabetes, and socioeconomic status. Mutually exclusive competing outcomes included CRC, another primary cancer, and death. RESULTS: For a total of 559,081 person-years, 14,164 men with PC and 69,051 men without PC were followed. Men diagnosed with PC had an increased risk of a subsequent diagnosis of CRC (all CRC: hazard ratio [HR], 1.14; 95% confidence interval [CI], 1.02-1.27; rectal cancer: HR, 1.36; 95% CI, 1.09-1.71). The treatment of PC with radiation was associated with an increased risk for rectal cancer (HR, 2.06; 95% CI, 1.42-2.99) in comparison with PC cases not treated with radiation. CONCLUSIONS: The risk of CRC is increased after a diagnosis of PC and is highest for rectal cancer among those treated with radiation. CRC screening should be considered soon after the diagnosis of PC, especially for men planning for radiotherapy.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».