Cancer chemotherapy in pregnancy and adverse pediatric outcomes: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Administration of chemotherapy during pregnancy is often delayed, while preterm delivery is common. If in utero exposure to chemotherapy is associated with adverse pediatric outcomes, it is unknown whether that relationship is directly attributable to the chemotherapy or is mediated by preterm birth. METHODS: Patients were identified from Canadian cancer registries and administrative data in Alberta, British Columbia, and Ontario, 2003-2017, with follow-up until 2018. The primary exposure was receipt of chemotherapy during pregnancy. Severe neonatal morbidity and mortality (SNM-M), neurodevelopmental disorders and disabilities (NDDs), and pediatric complex chronic conditions (PCCC) reflected short- and long-term pediatric outcomes. Modified Poisson and Cox proportional hazard regression models generated adjusted risk ratios (RR) and hazard ratios (HR), respectively. The influence of preterm birth on the association between exposure to chemotherapy in pregnancy and each study outcome was explored using mediation analysis. RESULTS: Of the 1150 incident cases of cancer during pregnancy, 142 (12.3%) received chemotherapy during pregnancy. Exposure to chemotherapy in pregnancy was associated with a higher risk of SNM-M (RR = 1.67, 95% confidence interval [CI] = 1.13 to 2.46), but not NDD (HR = 0.93, 95% CI = 0.71 to 1.22) or PCCC (HR = 0.96, 95% CI = 0.80 to 1.16). Preterm birth less than 34 and less than 37 weeks mediated 75.8% and 100% of the observed association between chemotherapy and SNM-M, respectively. CONCLUSIONS: Most children born to people with cancer during pregnancy appear to have favorable long-term outcomes, even after exposure to chemotherapy in pregnancy. However, preterm birth is quite common and may contribute to increased rates of adverse neonatal outcomes.
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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 | 0,000 | 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 ».