The Burden of Late Effects and Related Risk Factors in Adolescent and Young Adult Cancer Survivors: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Risk factors associated with late effects in survivors of adolescent and young adult (AYA) cancer are poorly understood. We conducted a systematic scoping review to identify cohort studies published in English from 2010-2020 that included: (1) cancer survivors who were AYAs (age 15-39 years) at diagnosis and (2) outcomes of subsequent malignant neoplasms (SMNs), chronic conditions, and/or late mortality (>5 years postdiagnosis). There were 652 abstracts identified and, ultimately, 106 unique studies were included, of which 23, 34, and 54 studies related to the risk of SMNs, chronic conditions, and mortality, respectively. Studies investigating late effects among survivors of any primary cancer reported that AYA cancer survivors were at higher risk of SMN, chronic conditions, and all-cause mortality compared to controls. There was an indication that the following factors increased risk: radiation exposure (n = 3) for SMNs; younger attained age (n = 4) and earlier calendar period of diagnosis (n = 3) for chronic conditions; and non-Hispanic Black or Hispanic (n = 5), low socioeconomic status (n = 3), and earlier calendar period of diagnosis (n = 4) for late mortality. More studies including the full AYA age spectrum, treatment data, and results stratified by age, sex, and cancer type are needed to advance knowledge about late effects in AYA cancer survivors.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».