Chemotherapy and Risk of Subsequent Malignant Neoplasms in the Childhood Cancer Survivor Study Cohort
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Therapeutic radiation in childhood cancer has decreased over time with a concomitant increase in chemotherapy. Limited data exist on chemotherapy-associated subsequent malignant neoplasm (SMN) risk. PATIENTS AND METHODS: SMNs occurring > 5 years from diagnosis, excluding nonmelanoma skin cancers, were evaluated in survivors diagnosed when they were < 21 years old, from 1970 to 1999 in the Childhood Cancer Survivor Study (median age at diagnosis, 7.0 years; median age at last follow-up, 31.8 years). Thirty-year SMN cumulative incidence and standardized incidence ratios (SIRs) were estimated by treatment: chemotherapy-only (n = 7,448), chemotherapy plus radiation (n = 10,485), radiation only (n = 2,063), or neither (n = 2,158). Multivariable models were used to assess chemotherapy-associated SMN risk, including dose-response relationships. RESULTS: ; 95% CI, 1.2 to 1.6). CONCLUSION: Childhood cancer survivors treated with chemotherapy only, particularly higher cumulative doses of platinum and alkylating agents, face increased SMN risk. Linear dose responses were seen between alkylating agents and SMN rates and between anthracyclines and breast cancer rates. Limiting cumulative doses and consideration of alternate chemotherapies may reduce SMN risk.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».