Chronic health conditions (CHC) and late mortality in survivors of acute lymphoblastic leukemia (ALL) in the Childhood Cancer Survivor Study.
Notice bibliographique
Résumé
10016 Background: The impact of evolving risk-stratified therapy on long-term morbidity and mortality in survivors of childhood ALL remains largely unknown. Methods: All-cause and health-related late mortality (HRM; captures death from late-effects occurring > 5 yrs from diagnosis), subsequent (malignant) neoplasm [S(M)N], CTCAE graded CHC and neurocognitive outcomes were assessed in 5-yr survivors of ALL diagnosed < 21 yrs of age from 1970-99. Therapy combinations defined 6 groups: 1970s-like ( 70s), standard and high risk 1980s- and 1990s-like ( 80sSR, 80sHR, 90sSR, 90sHR), relapse/transplant ( R/BMT). Cumulative incidence and standardized mortality ratios (SMR) were calculated. Piecewise exponential and log-binomial models estimated rate ratios (RR) with 95% confidence intervals (CI). Results: Among 6148 survivors (median age 31.5 yrs), 15-yr cumulative incidence of all-cause mortality was 5.8% (CI 5.3-6.2) and HRM was 1.5% (1.2-1.7). Compared to 70s, HRM was lower for 90sSR and 90sHR (RR 0.1, CI 0.0-0.3; 0.2, 0.1-0.7), similar to that in the US population (SMR; CI: 90sSR 1.1; 0.6-1.9, 90sHR 1.9; 0.8-3.7). 20-yr cumulative incidence of SN was 3.5% (CI 3.1-3.9). Compared to 70s, 90sSR had lower risk of benign meningioma (RR 0.1, CI 0.0-0.3) and SMN (0.3, 0.1-0.6) with no absolute excess risk compared to the US population. 90sSR was associated with a lower risk of CHCs (Table). Conclusions: More recent risk-stratified therapy has succeeded in reducing risk of late mortality and CHCs among long-term survivors of ALL. [Table: see text]
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».