Cancer After Pediatric Kidney Transplantation: A Long-term Single-center Experience in Japan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cancer incidence, types, and risk factors after pediatric kidney transplantation (KT) have been reported in the United States, Canada, Europe, Australia, and New Zealand. However, no information is available about cancer in pediatric KT recipients in Asian countries. METHODS: Children aged <20 y who underwent initial KT from 1983 to 2016 were analyzed. We compared the cancer incidence with that in the general Japanese population using standardized incidence ratio and examined posttransplant cancer risk using Cox proportional hazards models. RESULTS: A total of 356 children (median age, 11.7 y; interquartile range, 5.0-17.6) received KT with a follow-up period of 4466 person-years. The median age of cancer onset was 18.5 y (interquartile range, 8.0-32.3), and 13 cancers occurred in 12 patients (3.4%). Two patients died from cancer. The most common cancers were posttransplant lymphoproliferative disorders (PTLDs) (38.5%). The median time to PTLD and non-PTLD diagnosis after KT was 0.6 and 16.4 y, respectively. There was no occurrence of skin cancer. The posttransplant cancer incidence was 9.9 times higher than that in the general age-matched population (standardized incidence ratio = 9.9; 95% confidence interval, 4.80-18.39). The cumulative cancer incidence was 5.3% in 20 y after KT, which is lower than that reported in previous studies. We could not identify any risk factors for all cancer after KT in all patients, whereas subgroup analysis in 264 patients with available data of recipient Epstein-Barr virus serological status showed that recipient Epstein-Barr virus-negative serology was an independent risk factor for cancer development. CONCLUSIONS: The incidence of cancer is higher in Japanese pediatric KT recipients than in the general population. The cumulative incidence of cancer after KT was lower in our population than that previously reported. This may be because there was no skin cancer observed in the Japanese pediatric KT recipients in our study.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».