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Enregistrement W4362657579 · doi:10.1001/jamaoncol.2023.0339

Long-term Mortality in Individuals Diagnosed With Cancer During Pregnancy or Postpartum

2023· review· en· W4362657579 sur OpenAlexafffundabout
Zoe F. Cairncross, Lorraine Shack, Gregg Nelson, Christine M. Friedenreich, Joel G. Ray, Deshayne B. Fell, Sarka Lisonkova, Parveen Bhatti, Khokan C. Sikdar, Carly A. McMorris, Amy Metcalfe

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of OttawaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationUniversity of TorontoAlberta Health Services
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicinePregnancyHazard ratioBreast cancerCancerObstetricsProportional hazards modelPopulationRetrospective cohort studyPostpartum periodCohort studyCohortGynecologyConfidence intervalInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Outcomes among patients with pregnancy-associated cancers (diagnosed during pregnancy or 1-year postpartum) other than breast cancer have received relatively little research attention. High-quality data from additional cancer sites are needed to inform the care of this unique group of patients. Objective: To assess mortality and survival in premenopausal women with pregnancy-associated cancers, with a particular focus on cancers other than those of the breast. Design, Setting, and Participants: This population-based retrospective cohort study included premenopausal women (aged 18-50 years) living in 3 Canadian provinces (Alberta, British Columbia, and Ontario) diagnosed with cancer between January 1, 2003, and December 31, 2016, with follow-up until December 31, 2017, or date of death. Data analysis occurred in 2021 and 2022. Exposures: Participants were categorized as being diagnosed with cancer during pregnancy (from conception to delivery), during the postpartum period (up to 1 year after delivery), or during a time that was remote from pregnancy. Main Outcomes and Measures: Outcomes were overall survival at 1 and 5 years and time from diagnosis to death due to any cause. Cox proportional hazard models were used to estimate mortality adjusted hazard ratios (aHRs) with 95% confidence intervals (CIs), adjusting for age at cancer diagnosis, cancer stage, cancer site, and days from diagnosis to first treatment. Meta-analysis was used to pool results across all 3 provinces. Results: During the study period there were 1014, 3074, and 20 219 participants diagnosed with cancer during pregnancy, postpartum, and periods remote from pregnancy, respectively. One-year survival was similar across the 3 groups, but 5-year survival was lower among those diagnosed with cancer during pregnancy or postpartum. Overall, there was a greater risk of death due to pregnancy-associated cancer among those diagnosed during pregnancy (aHR, 1.79; 95% CI, 1.51-2.13) and postpartum (aHR, 1.49; 95% CI, 1.33-1.67); however, these results varied across cancer sites. Increased hazard of mortality was observed for breast (aHR, 2.01; 95% CI, 1.58-2.56), ovarian (aHR, 2.60; 95% CI, 1.12-6.03), and stomach (aHR, 10.37; 95% CI, 3.56-30.24) cancers diagnosed during pregnancy, and brain (aHR, 2.75; 95% CI, 1.28-5.90), breast (aHR, 1.61; 95% CI, 1.32-1.95), and melanoma (aHR, 1.84; 95% CI, 1.02-3.30) cancers diagnosed postpartum. Conclusions and Relevance: This population-based cohort study found that pregnancy-associated cancers had increased overall 5-year mortality, though not all cancer sites presented the same risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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