Longitudinal follow‐up of adult survivors of Ewing sarcoma: A report from the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ewing sarcoma survivors (ESSs) are at increased risk for treatment-related complications. The incidence of treatment-related morbidity and late mortality with aging is unknown. METHODS: This study reports survival probabilities, estimated with the Kaplan-Meier method, and the cumulative incidence of cause-specific mortality and chronic conditions among ESSs in the Childhood Cancer Survivor Study who were treated between 1970 and 1986. Piecewise exponential models were used to estimate relative rates (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) for these outcomes. Chronic conditions were graded with the Common Terminology Criteria for Adverse Events (version 4.03). RESULTS: Among 404 5-year ESSs (median age at last follow-up, 34.8 years; range, 9.1-54.8 years), the 35-year survival rate was 70% (95% CI, 66%-74%). Late recurrence (cumulative incidence at 35 years, 15.1%) was the most common cause of death, and it was followed by treatment-related causes (11.2%). There were 53 patients with subsequent neoplasms (SNs; cumulative incidence at 35 years, 24.0%), and 38 were malignant (14.3% at 35 years). The standardized incidence ratios were 377.1 (95% CI, 172.1-715.9) for osteosarcoma, 28.9 (95% CI, 3.2-104.2) for acute myeloid leukemia, 14.9 (95% CI, 7.9-25.5) for breast cancer, and 13.1 (95% CI, 4.8-28.5) for thyroid cancer. Rates of chronic conditions were highest for musculoskeletal (RR, 18.1; 95% CI, 12.8-25.7) and cardiac complications (RR, 1.8; 95% CI, 1.4-2.3). Thirty-five years after the diagnosis, the cumulative incidences of any chronic conditions and 2 or more chronic conditions were 84.6% (95% CI, 80.4%-88.8%) and 73.8% (95% CI, 67.8%-79.9%), respectively. CONCLUSIONS: With extended follow-up, ESSs' risk for late mortality and SNs does not plateau. Treatment-related chronic conditions develop years after therapy, and this supports the need for lifelong follow-up. Cancer 2017;123:2551-60. © 2017 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».