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Enregistrement W4390395668 · doi:10.1161/jaha.122.026604

CanCHD Study of Hematopoietic Cancers in Children With and Without Genetic Syndromes

2023· article· en· W4390395668 sur OpenAlexafffundabout
M. Hasan, Elie Ganni, Aihua Liu, Liming Guo, Andrew S. Mackie, Jay S. Kaufman, Ariane Marelli

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChemotherapy-induced cardiotoxicity and mitigation
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCumulative incidenceIncidence (geometry)PopulationPediatricsStandardized mortality ratioCancerCancer registryMyeloid leukemiaInternal medicineCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with genetic syndromes can manifest both congenital heart disease (CHD) and cancer attributable to possible common underlying pathways. To date, reliable risk estimates of hematopoietic cancer (HC) among children with CHD based on large population-based data remain scant. This study sought to quantify the risk of HC by the presence of genetic syndrome among children with CHD. METHODS AND RESULTS: Data sources were the Canadian CHD database, a nationwide database on CHD (1999-2017), and the CCR (Canadian Cancer Registry). Standardized incidence ratios were calculated for comparing HC incidences in children with CHD with the general pediatric population. A modified Kaplan-Meier curve was used to estimate the cumulative incidence of HC with death as a competing risk. A total of 143 794 children (aged 0-17 years) with CHD were followed up from birth to age 18 years for 1 314 603 person-years. Of them, 8.6% had genetic syndromes, and 898 HC cases were observed. Children with known syndromes had a substantially higher risk of incident HC than the general pediatric population (standardized incidence ratio, 13.4 [95% CI, 11.7-15.1]). The cumulative incidence of HC was 2.44% (95% CI, 2.11-2.76) among children with a syndrome and 0.79% (95% CI, 0.72-0.87) among children without a syndrome. Acute myeloid leukemia had a higher cumulative incidence during early childhood than acute lymphoblastic leukemia. CONCLUSIONS: This is the first large population-based analysis documenting that known genetic syndromes in children with CHD are a significant predictor of HC. The finding could be essential in informing risk-stratified policy recommendations for cancer surveillance in children with CHD.

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)0,003
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 enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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