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Enregistrement W2561293383 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-3713

Abstract 3713: Second malignant neoplasms after non-CNS embryonal tumors in North America

2015· article· en· W2561293383 sur OpenAlexaffabout
Xuchen Zong, Jason D. Pole, Paul E. Grundy, Salaheddin M. Mahmud, Louise Parker

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPediatric Oncology GroupAtlantic School of TheologyLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of ManitobaMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerEpidemiologyCancer registryPopulationInternal medicineIncidence (geometry)OncologyBone cancerLeukemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Childhood cancer survivors are known to face an increased risk of adverse medical conditions related to the initial disease or cancer treatment; however, few studies have quantified the risk of second malignant neoplasms (SMNs) among survivors of childhood non-CNS embryonal cancer due to its rarity. In this study, we combined data from the U.S. and Canada to investigate the risk of SMNs. Methods: Data from 13,107 survivors of childhood non-CNS embryonal tumors reported to the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) program in the U.S. and 8 population-based cancer registries in Canada (between 1973 to 2010) were analyzed. We calculated standardized incidence ratios (SIRs) for all types of second primaries by type of first primary, age at first cancer diagnosis, and follow-up duration. Expected numbers of SMNs were obtained by applying age-, sex-, calendar year-, and registry-specific cancer incidence rates to person-years contributed by these cancer survivors. Results: One hundred and ninety SMNs were reported over 134,548 person-years of follow-up, with bone and joint cancer and leukemia being the most common SMNs (19% and 16% respectively). The SIR for all SMNs combined was 6.4 (95% CI: 5.53-7.35). Most site-specific SIRs were significantly increased, ranging from 36.4 (95% CI: 25.5-49.2) for bone and joint cancer, to 3.1 (95% CI: 1.54-5.2) for brain tumor. Among all the survivors, those who survived rhabdomyosarcoma carried the greatest risk of SMN development with SIR of 11.5 (95% CI: 8.7-14.6). Bone and joint tumors were mostly seen among retinoblastoma survivors, reflecting a markedly risk of 139.3 (95% CI: 85-207). When stratified by follow-up period, we observed that the risk patterns varied by SMN site. For example, the risk for a second malignancy in the thyroid remained significantly increased even after 20 years of follow-up, whereas the elevated risk of secondary leukemia persisted for 10 years but decreased rapidly afterwards. Details of stratified analyses by first primary tumor site, age at first diagnosis, and follow-up duration will be presented. Conclusion: Survivors of childhood non-CNS embryonal tumors have increased risks of developing SMNs compared to the general population. Increased surveillance may explain the elevated risks within the first few years of the initial diagnosis, but treatment effects and shared etiology most likely account for the excess risk later in life. Citation Format: Xuchen Zong, Jason D. Pole, Paul Grundy, Salaheddin M. Mahmud, Louise Parker, Rayjean J. Hung. Second malignant neoplasms after non-CNS embryonal tumors in North America. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 3713. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-3713

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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