The crosstalk between Stroke and Cancer: Incidence of cancer after a first-ever cerebrovascular event in a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: To determine the cancer incidence after the first-ever cerebrovascular event (CVE) and compare it to the cancer incidence in the population from the same region. Methods: We evaluated 1069 patients with a first-ever CVE (Ischaemic or haemorrhagic stroke and Transient Ischaemic Attack) from a prospective population registry of stroke and transient focal neurological attacks, diagnosed between 2009 and 2011. We conducted a structured search to identify cancer-related variables and case-fatality for a period of 8 years following CVE. Cancer incidence in CVE patients was compared to the North Region Cancer Registry (RORENO). Results: We found that 90/1069 (8.4%) CVE patients developed cancer after a first-ever CVE. Overall cancer annual incidence rate was higher after a CVE (820/100,000, 95%CI: 619–1020) than in general population (513/100,000, 95%CI: 508–518). In the 45–54 age group cancer incidence post-CVE was 3.2-fold (RR, 95%CI: 1.6–6.4) higher compared to the general population, decreasing gradually in older age-groups. Median time between CVE and cancer was 3.2 years (IQR = 1.4–5.2). Lower respiratory tract and colorectal were the most frequent cancer types. In univariable models, male sex (sHR = 1.78, 95%CI: 1.17–2.72, p = 0.007), tobacco use (sHR = 2.04, 95%CI: 1.31–3.18, p = 0.002) and peripheral artery disease (sHR = 2.37, 95%CI: 1.10–5.13, p = 0.028) were associated to higher cancer risk after CVE. After adjustment, tobacco use (sHR = 1.84, 95%CI: 1.08–3.14, p = 0.026) remained associated to a higher risk of cancer. Conclusions: At the population level, patients presenting a first-ever CVE have higher cancer incidence, that is particularly prominent in younger age-groups. Higher cancer incidence, delayed cancer diagnosis and increased mortality post-CVE warrants further research on long-term cancer surveillance in first-ever CVE survivors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».