Abstract A13: Linking cancer and vaccine registries in a retrospective cohort study: Risk of metastasis following perioperative vaccine use among cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Surgical removal of solid tumors is a frequent treatment for cancer patients. Immunosuppression after surgery, which suppresses natural killer (NK) cells, increases the risk of metastasis (mets). Preclinical and animal studies have shown that perioperative vaccination can prevent postoperative NK cell dysfunction and may reduce the risk of mets. In the first epidemiologic study of its kind, we investigated this intriguing hypothesis in the Canadian province of Manitoba (MB). Methods: We linked the MB Cancer Registry, containing all cancer diagnoses and cancer-specific therapy in MB, with the MB Immunization Monitoring System and other administrative health databases covering >99% of the population. We identified all first cancer surgeries conducted during 1994-2014 in MB for an invasive, nonmetastatic, primary, solid cancer. We followed patients from their date of surgery to the earliest date of metastasis, 2nd primary cancer, 2nd cancer surgery, death, loss of coverage, or study end. We used competing-risk Cox models adjusted for age at surgery, gender, comorbidities, and cancer stage at diagnosis. Results: Out of 29,120 persons with a cancer surgery, 0.2% and 0.4% received a vaccine, mostly seasonal flu vaccines, 2-4 and 0-5 days before surgery respectively, and 21.8% developed metastasis during follow-up. Compared to those vaccinated 30 days before to 14 days after surgery outside of the specific time window, the hazard ratio of the association between vaccination 0-5 days before surgery and metastasis was 0.72 (0.32-1.61) for a 15-year follow-up, and the association was 0.44 (0.11-1.78) for vaccination 2-4 days before surgery. Conclusion: In this relatively small study, we found evidence for a strong association between vaccination just before cancer surgery and long-term occurrence of mets. Further studies of this associations in humans are warranted; they must be sufficiently large to investigate potentially narrow windows of vaccine effectiveness, and they could use biomarkers of mets as intermediate endpoints. Citation Format: Christiaan H. Righolt, Geng Zhang, Salaheddin M. Mahmud. Linking cancer and vaccine registries in a retrospective cohort study: Risk of metastasis following perioperative vaccine use among cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Modernizing Population Sciences in the Digital Age; 2019 Feb 19-22; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(9 Suppl):Abstract nr A13.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».