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Enregistrement W3097057937 · doi:10.1182/blood-2020-138961

Risk Factors for the Development of Skin Cancers in Patients with Chronic Lymphocytic Leukemia: A Retrospective Cohort Study

2020· article· en· W3097057937 sur OpenAlexaffabout
Ivan Landego, Shirley Xin Li, Vincent Poon, Robert Clayden, Kevin Ren, Yuka Asai, Annette E. Hay

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChronic lymphocytic leukemiaSkin cancerCancerRetrospective cohort studyPopulationCohortInternal medicineHazard ratioBasal cell carcinomaOncologyLeukemiaConfidence intervalBasal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Individuals with chronic lymphocytic leukemia (CLL) are often immunosuppressed and at increased risk of infection and secondary malignancies. The primary aim of this study was to determine the incidence of skin cancer amongst the CLL population at Kingston Health Sciences Centre (KHSC), Ontario, Canada. Secondly, we sought to identify the risk factors associated with the development of skin cancer in CLL patients. Methods: Consecutive patients seen at KHSC with a diagnosis of CLL between 2014 January 1 and 2019 December 31 formed the primary study cohort. KHSC serves a region of ~ 550,000 including a high proportion of older individuals and those living in rural areas. Approval was provided by Queen's University Research Ethics Board. Four independent reviewers conducted retrospective electronic chart review, initially in duplicate with review of any areas of discrepancy to ensure a standardized approach. Data collected included age, sex, CLL date of diagnosis, stage, genetics and treatment; histological diagnoses of other cancers (skin and other), smoking status (ever/never) and date of last follow up or death. The primary outcome was the development of the first skin cancer (squamous cell carcinoma, basal cell carcinoma, melanoma, or sarcoma) confirmed via pathology reports that are available in our local institution. All statistical analysis was performed using SAS Enterprise v. 7.15. Categorical variables were compared using chi-square or Fisher exact tests, medians using Wilcoxon and Mann-Whitney tests, and continuous variables using t-tests. Risk factors for development of skin cancer were assessed using multivarable Cox-proportional hazard models. Results: Of the total cohort of 377 individuals with CLL, 251 (67%) were male. Median age at diagnosis of CLL was 65 years (range 36 - 93 years of age). Median follow-up from the time of CLL diagnosis was 6.5 years (range 0.27 - 30.98). Of these, 80 individuals (21.2%) developed at least one skin cancer after their diagnosis of CLL, with an age-adjusted incidence of 16.96/1000 patient years (95% CI 12.5 - 23). Among the 297 who did not develop skin cancer post-CLL diagnosis, 13 individuals who had documented skin cancer pre-CLL diagnosis only, are included in the non-skin cancer group (Figure 1). Females had a lower incidence of skin cancer compared with males (63 males versus 17 females, p=0.009). There was no difference between the groups based on Rai stage at diagnosis, smoking history, or IGHV /p53 status. Individuals treated with ibrutinib had a lower incidence of skin cancer (3 versus 49, p=0.002). Development of skin cancer was associated with development of other invasive tumours including CLL transformation (p=0.001) (Table 1). Conclusion: Limitations of this study include its small size, and single institution setting. Our data likely reflect a conservative estimate as skin cancers may be diagnosed outside of the institution, and not all CLL is treated at tertiary care centres. Consistent with other studies we found that males with CLL are at increased risk of developing skin cancer, as compared to females. Individuals with CLL and skin cancer were more likely to develop another malignancy or Richter's transformation. The finding of lower incidence of skin cancer with ibrutinib treatment is novel; further investigation in larger populations is needed to determine if it may offer a protective effect. Disclosures Asai: Sanofi Canada: Honoraria, Research Funding; AllerGen NCE: Research Funding; Pfizer: Honoraria, Research Funding; Janssen: Honoraria; Leo Pharma: Honoraria; Eli Lilly: Honoraria; Novartis: Honoraria; Abbvie: Honoraria, Research Funding; Canadian Institutes of Health Research: Research Funding. Hay:Roche: Research Funding; Janssen: Research Funding.

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)0,002
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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