MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3170865790 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.10013

Mortality among five-year survivors of childhood cancer: Results over five decades of follow-up in the Childhood Cancer Survivor Study.

2021· article· en· W3170865790 sur OpenAlexaff
Stephanie B. Dixon, Qi Liu, Matthew J. Ehrhardt, Eric J. Chow, Kevin C. Oeffinger, Ann C. Mertens, Paul C. Nathan, Rebecca M. Howell, Wendy M. Leisenring, Kevin R. Krull, Kirsten K. Ness, Melissa M. Hudson, Leslie L. Robison, Yutaka Yasui, Gregory T. Armstrong

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineCancerMortality rateConfidence intervalPediatricsNational Death IndexPopulationCause of deathDemographyStandardized mortality ratioInternal medicineHazard ratioDiseaseEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10013 Background: Adult survivors of childhood cancer are at greater risk for late mortality compared to the general population due to cancer and its treatment. Risk factors, patterns and specific causes of late mortality across the lifespan are not well established. Methods: All-cause, cause-specific, and health-related late mortality (HRM; excludes death from primary cancer and external causes) > 5 years from diagnosis were evaluated in survivors diagnosed < 21 years of age between 1970-1999. Cause of death was based on ICD codes from the National Death Index through December 2017. Cumulative mortality, mortality rates and standardized mortality ratios (SMRs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated, overall and in 5- and 10-year survival periods. Results: Among 34,230 survivors (median time from diagnosis 29.1 years, range 5.0 - 48.0) the 40-year cumulative mortality was 23.3% (95% CI 22.7 - 24.0). Of 5,916 deaths, 3,061 (51.2%) were attributable to health-related causes including subsequent neoplasm (n = 1,458), cardiac (n = 504), and pulmonary causes (n = 238). All-cause mortality by time from diagnosis demonstrated a U-shaped distribution: 10.1 deaths/1000 person-years at 5-9 years, largely due to recurrence of the primary cancer, decreasing to 4.1 at 15-19 years before increasing to 18.5 at 40-48 years, attributable to an increasing mortality rate from HRM (2.3 at 5-9 years; 17.0 at 40-48 years). For the interval 5-9 years from diagnosis, survivors had an 18.1-fold (95% CI 17.3-18.9) higher risk of death from any cause, and a 13.1-fold (11.9-13.4) higher risk for HRM when compared to the general population. Although the SMRs declined with duration of follow-up, survivors had a 4-fold higher risk of death overall, attributable to a more than 4-fold increased risk of HRM. HRM 40-48 years from diagnosis was largely attributable to an increased risk of death due to subsequent neoplasm (SMR 6.0, 95% CI 4.9-7.2), cardiac (3.9, 2.9-5.0) and pulmonary (5.6, 3.6-8.4) causes. Cause-specific mortality remained markedly elevated at 40-48 years from diagnosis: CNS malignancy (SMR 11.7, 95% CI 5.4-22.3), benign meningioma (171.3, 34.4-500.5), valvular heart disease (39.8, 21.2-68.1), cardiomyopathy (10.4, 4.5-20.5), stroke (7.9, 4.6-12.6), and renal failure (5.6, 1.8-13.2). HRM was significantly higher among the youngest group of survivors (0-4 years at diagnosis), non-Hispanic blacks and those who received radiation to the brain, chest or total body, or who were exposed to anthracycline, alkylating or platinum chemotherapy. Conclusions: After five decades, aging survivors consistently remain at higher risk of all-cause mortality compared to the general, aging population, primarily due to a persistent 4-fold increased risk of HRM. Continued late-effects surveillance and reduction of therapies associated with long-term morbidity and increased mortality is essential.

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)0,002
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetChildhood Cancer Survivors' Quality of Life→Travaux en français237 207→