Subsequent malignant neoplasms (SMNs) among non-irradiated survivors of childhood cancer treated with chemotherapy in the Childhood Cancer Survivor Study.
Notice bibliographique
Résumé
10509 Background: In recent treatment eras radiotherapy (RT) use decreased while chemotherapy (CT) increased. RT is an established risk factor for SMNs. Limited data exist on how CT increases risk for SMNs > 5 years after childhood cancer. Methods: SMNs were evaluated in 5-year survivors diagnosed < 21 years of age between 1970-99, treated with CT and not RT (N = 7447, 138,008 person-years follow-up). 30-year cumulative incidence and 95% confidence intervals (CI) and standardized incidence ratios (SIRs) for SMNs were estimated. SIRs were estimated for chemotherapy exposures [alkylator: 0, 1-3999, 4000-7999, ≥8000 mg/m2; platinum: 0, 1-400, 401-750, > 750 mg/m2; anthracycline: 0, 1-100, 101-300, > 300 mg/m2; epipodophyllotoxin: 0, 1-1000, 1001-4000, > 4000 mg/m2]. Results: There were 154 SMNs among 139 survivors. Cumulative incidence for SMNs at 30 years was 4.5% (95% CI 3.4-5.6) and risk for SMN was 3-fold greater than the general population. Survivors of leukemia, lymphoma, and sarcomas had increased risk for SMNs (Table), whereas, survivors of Wilms tumor, neuroblastoma and CNS cancer did not. Exposure to moderate- to high-dose alkylator (≥4000 mg/m2) or platinum ( > 400 mg/m2) or high-dose anthracycline ( > 300 mg/m2) or epiodophyllotoxin ( > 4000 mg/m2) therapy had SIRs of ≥4.0. A combination of alkylators and platinum, one of the two being high-dose and the other being moderate or high-dose, had a SIR of 13.0 (95% CI 6.5-23.2). Conclusions: Non-RT exposed survivors are at increased risk for SMN and should be counseled regarding the potential for genetic predisposition and the need for increased surveillance for early detection of subsequent cancers. SIRs (95% CI) for SMNs by childhood cancer diagnosis. Primary Cancer SMN All SMNs (n = 154) Leukemia/ Lymphoma (n = 21) Breast (n = 34) Soft tissue sarcoma (n = 14) Thyroid (n = 20) Melanoma (n = 15) All diagnoses 3.1 (2.6-3.6) 2.9 (2.4-3.4) 6.3 (4.4-8.9) 4.1 (2.2-6.8) 3.5 (2.2-5.5) 3.4 (2.1-5.3) Leukemia/lymphoma (n = 4309) 2.7 (2.2-3.4) 2.1 (1.2-3.4) 6.3 (3.7-10.1) 1.5 (0.3-4.3) 2.6 (1.2-5.0) 4.1 (2.3-6.9) Sarcoma (n = 1484) 3.8 (3.0-4.9) 2.5 (1.0-5.1) 7.1 (4.1-11.3) 10.0 (4.8-18.4) 5.6 (2.6-10.7) 3.2 (1.2-7.0)
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».