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Enregistrement W3161603111 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.16828

Abstract 16828: Risk of Hematopoietic Cancer in Congenital Heart Diseased Children With or Without Genetic Syndromes

2020· article· en· W3161603111 sur OpenAlexaffabout
Aihua Liu, Liming Guo, Elie Ganni, Jay S. Kaufman, Ariane Marelli

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCumulative incidencePopulationIncidence (geometry)Cancer registryCohortPediatricsConfidence intervalCancerDiagnosis codeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Individuals with genetic syndromes can manifest both congenital heart disease (CHD) and cancer due to possible common underlying pathways. However, reliable risk estimates of hematopoietic cancer (HC) among children with CHD based on large population-based data are scant. Method: We conducted a population-based analysis to estimate the cumulative incidence of HC in a cohort of children (0-18) born between 1999 and 2017 with at least one hospitalization records of CHD diagnosis or CHD-related procedural code. The data source was the Canadian Institute for Health Informatics-Discharge Abstract Database which regularly collects hospitalization and day surgery records in all Canadian provinces except Quebec, comprising over 30 million people. Hematopoietic cancer and syndromes were both identified by hospitalization diagnoses. We used modified Kaplan-Meier curve analysis to estimate the cumulative incidences [with 95% confidence intervals (CI)] up to 18 years of age, with death as a competing risk and stratified by the binary indicator of genetic syndrome status. Result: We followed 92815 CHD children from birth for 921,866 person-years. In this study population,10.5% had genetic syndromes and 461 cases of HC were observed, yielding incidence rates of HC 22.5 (95% CI: 19.4-25.4) and 3.0 (2.6-3.3) per 10,000 person-years for children with and without genetic syndrome, respectively. Cumulative incidence of HC up to age 18 was 2.6% (95% CI: 2.2-2.9%) among children with a genetic syndrome, and 0.40% (0.34-0.46%) without the syndrome. It was higher in the first 6 years of life (2.1%) than the subsequent 6-years intervals up to adulthood (0.4% in 6-12 years and 0.2% in 12-18 years of age). Conclusion: This is the first population-based analysis documenting that genetic syndromes in CHD children are a powerful predictor of hematopoietic cancers. The finding is important in informing risk-stratified policy recommendations to protect CHD children from cancer.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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