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Enregistrement W2583019948 · doi:10.1161/circulationaha.116.025778

Risk of Cerebrovascular Events in 178 962 Five-Year Survivors of Cancer Diagnosed at 15 to 39 Years of Age

2017· article· en· W2583019948 sur OpenAlexfundno aff
Chloe J. Bright, Mike Hawkins, Joyeeta Guha, Katherine E Henson, D. Winter, Julie Kelly, Richard Feltbower, Marlous Hall, David J. Cutter, Angela B. Edgar, Clare Frobisher, Raoul C. Reulen

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustHospital for Sick ChildrenMedical Research CouncilCHILDREN with CANCER UKUniversity of OxfordBritish Heart FoundationUniversity College LondonCancer Research UKAcademy of Medical SciencesNational Cancer Research InstituteWellcome TrustUniversity of LeedsNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research Institute
Mots-clésMedicineConfidence intervalAbsolute risk reductionPopulationCancerRelative riskPediatricsIncidence (geometry)CohortCohort studyCumulative incidenceInternal medicineDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Survivors of teenage and young adult cancer are at risk of cerebrovascular events, but the magnitude of and extent to which this risk varies by cancer type, decade of diagnosis, age at diagnosis, and attained age remains uncertain. This is the largest-ever cohort study to evaluate the risks of hospitalization for a cerebrovascular event among long-term survivors of teenage and young adult cancer. METHODS: The population-based TYACSS (Teenage and Young Adult Cancer Survivor Study) (N=178,962) was linked to Hospital Episode Statistics data for England to investigate the risks of hospitalization for a cerebrovascular event among 5-year survivors of cancer diagnosed when 15 to 39 years of age. Observed numbers of first hospitalizations for cerebrovascular events were compared with that expected from the general population using standardized hospitalization ratios (SHRs) and absolute excess risks per 10 000 person-years. Cumulative incidence was calculated with death considered a competing risk. RESULTS: Overall, 2782 cancer survivors were hospitalized for a cerebrovascular event-40% higher than expected (SHR=1.4, 95% confidence interval, 1.3-1.4). Survivors of central nervous system (CNS) tumors (SHR=4.6, 95% confidence interval, 4.3-5.0), head and neck tumors (SHR=2.6, 95% confidence interval, 2.2-3.1), and leukemia (SHR=2.5, 95% confidence interval, 1.9-3.1) were at greatest risk. Males had significantly higher absolute excess risks than females (absolute excess risks =7 versus 3), especially among head and neck tumor survivors (absolute excess risks =30 versus 11). By 60 years of age, 9%, 6%, and 5% of CNS tumor, head and neck tumor, and leukemia survivors, respectively, had been hospitalized for a cerebrovascular event. Beyond 60 years of age, every year, 0.4% of CNS tumor survivors were hospitalized for a cerebral infarction (versus 0.1% expected), whereas at any age, every year, 0.2% of head and neck tumor survivors were hospitalized for a cerebral infarction (versus 0.06% expected). CONCLUSIONS: Survivors of a CNS tumor, head and neck tumor, and leukemia are particularly at risk of hospitalization for a cerebrovascular event. The excess risk of cerebral infarction among CNS tumor survivors increases with attained age. For head and neck tumor survivors, this excess risk remains high across all ages. These groups of survivors, particularly males, should be considered for surveillance of cerebrovascular risk factors and potential pharmacological interventions for cerebral infarction prevention.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations64
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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