Incidence and prevalence of musculoskeletal health conditions in survivors of childhood and adolescent cancers: A report from the Swiss childhood cancer survivor study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Childhood cancer and its treatment can cause damage to the musculoskeletal system. We aimed to determine the incidence and prevalence of musculoskeletal health conditions (MSHC) in survivors, and to investigate differences by cancer-related characteristics. METHODS: We used data from the Childhood Cancer Registry and the Swiss Childhood Cancer Survivor Study, including survivors (≥5 years since diagnosis; diagnosed 1976-2015 at <20 years of age) aged ≥15 years at study. Cumulative incidence and prevalence of MSHCs (osteoporosis, limb length discrepancy, limited joint mobility, bone/joint pain, scoliosis, changes to chest/ribs and amputation) were calculated from self-reported data. RESULTS: We included 2645 survivors (53% men; median age 24 years, range 15-59 years). Prevalence and cumulative incidence of any MSHC was 21% and 26%, respectively. Incidence rate for any MSHC was 15.6/1000 person-years. Scoliosis (8%), bone/joint pain (7%) and limited joint mobility (7%) were the most prevalent MSHC. MSHC co-occurred with other health conditions in 87% of survivors. We found increased rates of MSHC in women (RR = 1.4, 95%CI: 1.2-1.7), bone tumour survivors (RR = 6.0, 95%CI: 4.5-7.9), survivors older at diagnosis (11-15 years: RR = 1.8, 95%CI: 1.5-2.3), after a relapse (RR = 1.5, 95%CI: 1.3-1.9), treatment with surgery (RR = 1.2, 95%CI: 1.0-1.5), chemotherapy (RR = 1.4, 95%CI: 1.1-1.8) or stem cell transplantation (RR = 1.6, 95%CI: 1.0-2.5), and more recent year of diagnosis (2011-2015: RR = 4.3, 95%CI: 2.8-6.8). CONCLUSION: MSHCs are prevalent in survivors, the risk is increasing in younger survivor cohorts, and MSHCs usually occur in multimorbid survivors. Strengthening of rehabilitation services and appropriate referrals are needed to mitigate the effects of the cancer and cancer treatment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».