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Enregistrement W4379338732 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.10052

Mortality and the burden of subsequent malignant neoplasms in survivors of childhood cancer beyond age 50: A report from the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS).

2023· article· en· W4379338732 sur OpenAlexaff
Rusha Bhandari, Yan Chen, Eric J. Chow, Rebecca M. Howell, Lisa B. Kenney, Kevin R. Krull, Wendy M. Leisenring, Paul C. Nathan, Joseph Philip Neglia, Kirsten K. Ness, Kevin C. Oeffinger, Claire Snyder, Lucie M. Turcotte, F. Lennie Wong, Yutaka Yasui, Gregory T. Armstrong, Saro H. Armenian

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineCancerConfidence intervalPopulationIncidence (geometry)Cumulative incidenceDemographyStandardized mortality ratioMortality ratePediatricsInternal medicineCohortEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10052 Background: The first generation of survivors of childhood cancer is now older than 50 years (y) of age. There is a paucity of information on the risk for late mortality and the evolving burden of subsequent malignant neoplasms (SMNs) in these aging survivors. Methods: We assessed cause-specific mortality (National Death Index) and self-reported SMNs (excluding nonmelanoma skin cancers) among CCSS participants diagnosed between 1970-1999, conditional on having survived to 50y by 12/31/2017. There were 4,772 survivors alive at 50y eligible for mortality analyses. Of the 3,355 who completed a baseline CCSS questionnaire, 2,273 also completed a follow-up questionnaire at ≥50y and were included in the SMN analyses. Cumulative mortality, standardized mortality ratios (SMRs), and, for SMNs, cumulative burden, standardized incidence ratios (SIRs), and relative rate (RR) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated, compared with the general US population and by survivor subgroups. Piecewise-exponential multivariable regression was used to identify risk factors associated with the development of SMNs after 50y. Results: Mean age at diagnosis was 14y (standard deviation 4.2y). Mortality: Among survivors who attained 50y of age, the subsequent 5y, 10y, and 15y incidences of all-cause mortality were 9%, 19%, and 35%, respectively, (overall SMR 3.7 [95% CI 3.4-4.1]). SMRs were highest for SMN (SMR 5.1 [95% CI 4.4-5.9]), pulmonary (SMR 4.7 [95% CI 3.3-6.5]) and cardiovascular (SMR 3.9 [95% CI 3.2-4.8]) causes of death. The highest SMR (SMR 9.2 [95% CI 7.7-10.8]) was seen in female survivors of Hodgkin lymphoma. SMN: By age 50y, 14% of CCSS participants reported >1 SMN. History of SMN <50y was independently associated with the rate of developing another SMN at >50y (RR 1.6 [95% CI 1.1-2.3]). The most frequent SMNs ≥50y were breast (41%) in females and prostate (21%) in males, followed by gastrointestinal cancers in both (14% [females], 19% [males]). The cumulative burden of SMNs in survivors treated with radiation therapy (RT) increased sharply with age and exceeded 50 per 100 survivors by 65y (SIR 3.3 95%CI 2.0-5.2]). Survivors who did not receive RT had a SMN rate comparable to the general population (Table). Conclusions: This sentinel population of survivors of childhood cancer is at high risk for poor outcomes as they enter older adulthood. RT exposure and history of SMN <50y are associated with increased risk for developing SMNs after 50y. The evolving burden of late morbidity attributed to SMNs may be lower for contemporary survivors projected to have less RT exposure. [Table: see text]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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