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Enregistrement W2977826227 · doi:10.14309/00000434-201310001-02130

Increased Incidence of Colorectal Cancer in Patients with Prior Endometrial Cancer: A Populationbased U.S. Study: ACG Colorectal Cancer Prevention Award

2013· article· en· W2977826227 sur OpenAlexaboutno aff
Sachin Batra, Babatunde Adeyefa, Nirav Thosani, Sushovan Guha

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometrial cancerColorectal cancerPopulationIncidence (geometry)EpidemiologyCancerCancer registryRelative riskInternal medicinePoisson regressionGynecologyConfidence intervalUterine cancerOncologyDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Recent population-based study from Manitoba, Canada showed that endometrial cancer (EC) survivors were at increased risk of colorectal cancer (CRC). The evidence thus far had been equivocal and limited to regional registries. We evaluated the risk of subsequent CRC in endometrial cancer patients using Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER-9) registry of U.S. population. Methods: The National Cancer Institute's SEER-9 database was queried to identify adult patients between 1973-2000 with an index diagnosis of EC (ICD-O-3 code C54.1), after excluding any patient with cancer prior to being listed with SEER and allowing sufficient time for subsequent CRC to develop. Relative risk of developing CRC was determined comparing the observed incidence of subsequent CRC amongst EC survivors to that in general population with similar demographics and time period. Byar's accurate approximation to the exact Poisson distribution was used to calculate 95% confidence intervals (CI) and to determine statistical significance. All analysis was performed using SEER*STAT software. Results: Patients with history of EC had 1.35 fold greater incidence of CRC than controls (RR 1.35, 95% CI: 1.25-1.47) with an absolute risk excess of 6.14 cases per 1,000 as observed over 253,101 person years of follow-up. The mean age of developing EC and for subsequent CRC were 63.96 and 73.62, respectively. This increase in risk was greatest in the population diagnosed with EC between 18-49 years (RR 4.81, 95% CI: 2.80-7.70, risk excess 6.69 cases per 1,000) with the shortest latency period between EC and CRC (mean age EC: 43.17 and mean age CRC: 45.17). The EC survivors who had received radiation had a marginal increase in risk (RR 1.50; 95% CI: 1.30-1.73) when compared to those who had not been treated with radiation (RR 1.28; 95% CI: 1.15-1.41). The RR for subsequent CRC was only found to be significant in period after 1990 (RR-1.35; 95% CI: 1.24-1.46), but not in the preceding period 1973-1990 (RR-1.53; 95% CI: 0.95-2.34), which could likely be due to inadequate screening for CRC. The reciprocal analysis of uterine corpus-EC risk amongst index primary CRC also showed a similar increase (RR 1.17; 95% CI: 1.25-1.40) with peak age of EC noted in younger (20-50) CRC patients (RR 6.42; 95% CI: 4.98-8.79). Conclusion: Our results showed increased risk of CRC amongst EC survivors with an appreciable risk in those developing EC at young age (<50). These results support early CRC screening in younger EC patients (<50). Several factors contributing to this observed bidirectional association including genetics, radiation exposure, and more aggressive screening among cancer survivors would warrant further investigation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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