Diabetes risk in childhood cancer survivors: A population-based study.
Notice bibliographique
Résumé
10558 Background: Cure rates for childhood cancer have improved significantly over the last three decades. Diabetes has emerged as a delayed side-effect of treatment for childhood cancer. Methodologic limitations may have led to underestimation of the risk for diabetes in previous studies. Understanding the extent of diabetes risk and identifying risk factors for diabetes is imperative for improving screening and prevention strategies in this population. Methods: We used the Ontario population-based cancer registry and administrative health databases to evaluate the risk of diabetes in adult survivors of childhood cancer. Diabetes was measured using a validated algorithm. Survivors were compared to age and sex-matched controls from the general population using a multivariable, cause-specific hazard regression model where death and development of another cancer was treated as a competing risk. Results: We identified 10,438 1-year survivors of childhood cancer diagnosed prior to age 21 years between January 1st, 1990 and December 31st, 2010. Mean age at cancer diagnosis was 10.7 years (standard deviation [SD] 6.8) and the mean follow up was 11.2 years (SD 6.9). In multivariable models adjusted for rurality and income status, cancer survivors had a 55% increased rate of developing diabetes compared to matched controls (HR 1.55, 95% CI 1.31-1.83). Individuals treated for cancer between age 6-10 years (HR 4.01, 2.33-6.91) had the highest increased rate for diabetes among age categories. Leukemia (HR 2.39, 1.74-3.27) and lymphoma (HR 1.61, 1.12-2.31) was also associated with an increased risk for diabetes compared to the general population. Conclusions: Our study provides evidence of an increased risk for diabetes in adult survivors of childhood cancer. The increased risk is highest among those treated at younger ages, and after treatment for leukemia and lymphoma. Future research is warranted to identify optimal ways for diabetes screening and prevention in this population. Given the burden of cardiovascular disease in survivors, identifying and treating diabetes early may help improve overall morbidity and mortality.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».