Thromboembolism Incidence and Risk Factors in Children with Cancer: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is conflicting information about the epidemiology of thromboembolism (TE) in paediatric oncology. Objectives were to describe the incidence and risk factors of TE in children with cancer. We included all children with cancer less than 15 years of age diagnosed from 2001 to 2016, treated at one of the 12 Canadian paediatric centres outside of Ontario and entered into the Cancer in Young People-Canada database. Potential risk factors for TE were evaluated using Cox proportional hazards regression stratified by haematological malignancies versus solid tumours. Factors associated with vascular access- and non-vascular access-related TE were compared using chi-square or Fisher's exact tests. Of the 7,471 children included, 283 experienced TE requiring medical intervention; cumulative incidence of TE at 5 years was 3.8 ± 0.2% and 0.36% ± 0.07% for life-threatening or fatal TE. For haematological malignancies, the following factors were associated with TE in multivariable regression: age < 1 year, 5 to 9.99 years and 10 to 14.99 years (relative to age 1–4.99 years), haematopoietic stem cell transplant (hazard ratio [HR] = 1.49, 95% confidence interval [CI], 1.00–2.32), anthracyclines (HR = 2.21, 95% CI, 1.12–4.37) and asparaginase (HR = 1.68, 95% CI, 1.15–2.44). For solid tumours, obesity (HR = 1.92, 95% CI, 1.01–3.68), surgery (HR = 2.70, 95% CI, 1.44–5.08), radiation (HR = 47.51, 95% CI, 24.01–94.01), anthracyclines (HR = 2.74, 95% CI, 1.29–5.82) and platinum agents (HR = 2.26, 95% CI, 1.19–4.28) were associated with TE. Life-threatening and fatal TEs were more common among non-vascular access TEs (14.5% vs. 3.3% p = 0.001). In a population-based cohort, 4% of children with cancer developed a clinically significant TE. Accurate risk stratification tools are needed specific to malignancy type.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».