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Enregistrement W2559633807 · doi:10.1182/blood.v108.11.4795.4795

Higher Prevalence of Prior Prostate Cancer in Patients Diagnosed with Chronic Myelogenous Leukemia.

2006· article· en· W2559633807 sur OpenAlexaff
Sarit Assouline, Joseph A. Delaney, Carlo Gambacorti, Samy Suissa

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerImatinibInternal medicineChronic myelogenous leukemiaCancerPopulationIncidence (geometry)Imatinib mesylatePediatricsLeukemiaOncologyMyeloid leukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract If defective DNA repair mechanisms result in the development of the Philadelphia chromosome and chronic myelogenous leukemia (CML), then individuals with CML are at higher risk in general to develop genetic mutations. These mutations can then result in other cancers. A retrospective review of patients treated with interferon and then imatinib for CML did not demonstrate an overall increased risk of cancer, but did report a 4-fold increased incidence of prostate cancer among men receiving imatinib compared with the general population1. The increased risk of prostate cancer might be associated with the use of imatinib. Alternatively, it may be due to a predisposition to prostate cancer among men with CML. Using the United Kingdom’s General Practice Research Database (GPRD) we conducted a nested case-control study to examine whether men with CML have a higher prevalence of prostate cancer compared to men without CML. The GPRD contains extensive clinical information on a population of approximately 3.5 million patients, about 5% of the UK population. The collected data include demographics, medical diagnoses, prescriptions, referrals to hospitals, lifestyle variables, hospital discharge reports, as well as patient care information2. One-hundred ninety seven males with CML were identified in the database from 1995 to 2005. Of these, 12 were excluded because they had not participated in the database for at least 180 days, no controls could be found, or the medical history was inadequate. For the remaining 185 patients, 1844 controls were matched for age, general practice attended, and the year of start in the practice. In total, 8 cases and 52 controls had a history of prostate cancer. The mean age among the cases was 63.2 years (range 18 to 89 years); the mean age among the controls was 63.1 years (range 8 to 97 years). In a conditional logistic regression model, the relative risk of having been previously diagnosed with prostate cancer among patients with CML was 2.65 (95% confidence interval 1.18 to 5.94, p=0.018). The mean time between prostate cancer diagnosis and first diagnosis of CML was 1033.5 days (range 61 to 2996 days). The mean time from the diagnosis of prostate cancer and identification as a control was 1391 days (range 2 to 2951 days). These times and ranges are not disparate enough to suggest that an ascertainment bias could account for a higher incidence of CML among patients with prostate cancer. Thus, the relative risk of developing CML is higher among patients with a prior diagnosis of prostate cancer, and factors inherent to the host may predispose them to develop prostate cancer and CML. Furthermore, this study provides support for the theory that either exposure to imatinib may not predispose to second malignancy at all, or that the oncogenic effect of imatinib may be augmented by a pre-existing risk for second malignancy among these patients because the prostate cancer predated the diagnosis of CML. This database will also be used to determine whether the association between CML and prostate cancer can be extended to CML and other cancers. The data presented here will allow for a greater understanding of any future prospective studies examining the association between exposure to imatinib and the development of prostate cancer and other malignancies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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