Incidence and mortality of second primary malignancies after lymphoma: a population-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Second primary malignancies (SPMs) account for an increasing proportion of human malignancies. We estimated the incidence, risk factors and outcomes in lymphoma survivors with SPMs. METHODS: Patients diagnosed with SPMs after primary lymphoma from 2010 to 2021 were included in this study. The incidence, mortality and clinical characteristics of SPMs in our center and Surveillance, Epidemiology, and End Results database were delineated and analyzed. Standardized incidence ratio quantified second cancer risk. RESULTS: A total of 2912 patients of lymphoma were included, 63 cases of SPM met the inclusion criteria, with the prevalence of SPMs after lymphoma was 2.16%. The male-to-female ratio of 2.32:1. The majority of these patients were older (≥60 years old, 61.90%) and previously treated with chemotherapy (68.25%). The common types among SPMs were digestive system tumors (42.86%), respiratory system tumors (20.63%) and urinary system tumors (12.70%). Additionally, cancer risks were significantly elevated after specific lymphoma though calculating the expected incidence. In terms of mortality, the diagnosis of SPMs was significantly associated with an increased risk of death over time. Moreover, although the outcome was favorable in some SPM subtypes (thyroid and breast cancer), other SPMs such as stomach and lung tumors had a dismal prognosis. CONCLUSION: With the improvement of medical standards, the survival of lymphoma patients has been prolonged. However, the incidence of SPM is increasing, particularly among men and older lymphoma survivors. Therefore, more attention should be invested in the SPM to further improve the prognosis of these patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».