Late mortality from other diseases following childhood cancer in Australia and the impact of intensity of treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People who receive treatment for cancer during childhood often experience subsequent complications of therapy, known as late effects, which can lead to an increased risk of death. Procedure Using deidentified population‐based data from the Australian Childhood Cancer Registry for children aged 0‐14 diagnosed with cancer during the period 1983‐2011 and who survived for a minimum of 5 years, we examined disease‐related deaths (other than cancer recurrence or second primary cancers) that occurred up to 31 December 2016. Risk of death relative to the general population was approximated using standardised mortality ratios (SMRs). Treatment received was stratified according to the intensity of treatment rating, version 3 (ITR‐3). Results During the study period, 82 noncancer disease‐related deaths were recorded among 13 432 childhood cancer survivors, four times higher than expected (SMR = 4.43, 95% CI = 3.57‐5.50). A clear link to treatment intensity was observed, with the relative risk of noncancer disease‐related mortality being twice as high for children who underwent ‘most intensive’ treatment (SMR = 5.94, 95% CI = 3.69‐9.55) compared to the ‘least intensive’ treatment group (SMR = 2.98, 95% CI = 1.42‐6.24; Ptrend = .01). Thirty‐year cumulative mortality from noncancer disease‐related deaths was estimated at 1.4% (95% CI = 1.1‐1.9) after adjusting for competing causes of death such as cancer, accidents, or injuries. Conclusions Although childhood cancer survivors are at increased relative risk of death from noncancer diseases, particularly those who undergo more intensive treatment, the cumulative mortality within 30 years of diagnosis remains small. Knowledge of late effects can guide surveillance of survivors and treatment modification, without wanting to compromise the high rates of survival.
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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 | 0,006 |
| 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 ».