Rate of Second Primary Head and Neck Cancer With Cannabis Use
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine whether there is an association between cannabis use and developing a second primary cancer in head and neck cancer patients, as well as determining the prevalence of cannabis use amongst head and neck cancer patients. Study design This retrospective cohort study investigated patients from the Hamilton Region Head and Neck Cancer Database who were enrolled prospectively between 2011 and 2015, with follow-up data up to November 2018. Patients were contacted to confirm current cannabis and tobacco smoking status. Setting All patients were enrolled from a single tertiary cancer center in Hamilton, Ontario. Subjects and methods Consecutive patients with a newly diagnosed head and neck cancer were prospectively enrolled between 2011 to 2015. Cannabis users and controls were compared using standard modes of comparison. The odds ratio from a multivariable logistic regression model was then determined. Results A total of 513 patients were included in this study: 59 in the cannabis group and 454 in the control group. In terms of baseline characteristics, there was no significant difference between cannabis users and controls except that cannabis users were more likely to develop primary oropharyngeal cancer (p=0.0046). Two of 59 (3.4%) cannabis users developed a second primary cancer, in comparison to 23 of 454 (5.1%) non-cannabis users. The odds ratio for cannabis use on the second primary cancer was 0.19 (95% CI [0.01-3.20], p=0.25). Conclusion This study suggests that cannabis use behaves differently than tobacco smoking, as the former may not be associated with field cancerization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».