Lung Cancer as a Subsequent Malignant Neoplasm in Survivors of Childhood Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer, the most common cause of cancer-related death in adults, has not been well studied as a subsequent malignant neoplasm (SMN) in childhood cancer survivors. We assessed prevalence, risk factors, and outcomes for lung SMN in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS) cohort. METHODS: Among 25,654 5-year survivors diagnosed with childhood cancer (<21 years), lung cancer was self-reported and confirmed by pathology record review. Standardized incidence ratios (SIR) and cumulative incidences were calculated, comparing survivors to the general population, and hazard ratios (HR) were estimated using Cox regression for diagnosis and treatment exposures. RESULTS: < 0.001). Survivors of Hodgkin lymphoma (SIR, 9.3; 95% CI, 6.2-13.4) and bone cancer (SIR, 4.4; 95% CI, 1.8-9.1) were at greatest risk for lung SMN. CONCLUSIONS: Survivors of childhood cancer are at increased risk for lung cancer compared with the general population. Greatest risk was observed among survivors who received chest radiotherapy or with primary diagnoses of Hodgkin lymphoma or bone cancer. IMPACT: This study describes the largest number of observed lung cancers in childhood cancer survivors and elucidates need for further study in this aging and growing population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».