Temporal trends in chronic disease among survivors of childhood cancer diagnosed across three decades: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).
Notice bibliographique
Résumé
LBA10500 Background: Modifications in childhood cancer treatments in recent decades have contributed to reductions in late mortality among 5-year survivors. We used the recently expanded CCSS cohort to investigate whether these changes have also reduced the incidence of chronic disease. Methods: We evaluated the incidence of severe, disabling/life-threatening, or fatal chronic health conditions (Common Terminology Criteria for Adverse Events, CTCAE grades 3-5) among 5-year survivors diagnosed prior to age 21 years from 1970 through 1999. We calculated the 15-year cumulative incidence of chronic health conditions by decade of cancer diagnosis and compared risk across decades using Cox regression to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI). Results: Among 23,601 survivors, median age 28 years (range 5-63), 21 years from diagnosis (5-43), the 15-year cumulative incidence of grade 3-5 conditions decreased from 12.7% in survivors diagnosed in the 1970s to 10.1% and 8.8% in those diagnosed in the 1980s and 1990s (per 10 years, HR 0.84 [95% CI = 0.80-0.89]). The association with diagnosis decade was attenuated (HR 0.92 [0.85-1.00]) when detailed treatment data were included in the model, indicating that treatment reductions mediated risk. Adjusted for sex and attained age, significant reduction in risk over time was found among survivors of Wilms tumor (HR 0.57 [0.46-0.70]), Hodgkin lymphoma (HR 0.75 [0.65-0.85]), astrocytoma (HR 0.77 [0.64-0.92]), non-Hodgkin lymphoma (HR 0.79 [0.63-0.99]), and acute lymphoblastic leukemia (HR 0.86 [0.76-0.98]). Decreases were largely driven by a reduced incidence of endocrine conditions (1970s: 4.0% v. 1990s:1.6%; HR 0.66 [0.59-0.73]) and subsequent malignant neoplasms (1970s: 2.4% v. 1990s: 1.6%; HR 0.85 [0.76-0.96]). Significant reductions were also found for gastrointestinal (HR 0.80 [0.66-0.97]) and neurological conditions (HR 0.77 [0.65-0.91]), but not cardiac or pulmonary conditions. Conclusions: Changes in childhood cancer treatment protocols have not only extended lifespan for many survivors, but have also reduced the incidence of serious chronic morbidity in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».