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Enregistrement W4406165596 · doi:10.1101/2025.01.07.25320152

MULTIPLE PRIMARY CANCERS IN LUNG CANCER PATIENTS IN ATLANTIC CANADA AND IMPLICATIONS FOR SCREENING AND MANAGEMENT

2025· preprint· en· W4406165596 sur OpenAlexafffundabout
Kassandra M. Coyle, Yingtong Gao, Rowan Murphy, Víctor G. Martínez, Aaron A. Goodarzi, Graham Dellaire, Alison Wallace

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple and Secondary Primary Cancers
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch Nova ScotiaAstraZenecaDalhousie UniversityBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineLung cancerCancerOncologyPrimary (astronomy)Internal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Lung cancer incidence rates in Atlantic Canada significantly exceed those of other Canadian provinces, with underlying causes remaining poorly understood. This regional disparity suggests potential genetic or environmental factors unique to Atlantic Canada. Here we present for the first-time data indicating that accompanying the high lung cancer rates in Atlantic Canada is an intricate landscape of multiple malignancies. This represents a phenomenon of multiple primary cancers that is unprecedented in the literature and presents unique challenges in the diagnosis and treatment of individuals diagnosed with lung cancer in Atlantic Canada. Methods We performed a retrospective chart review of 1,151 patients referred to the thoracic surgeons at the Queen Elizabeth II Health Sciences Centre between 2019 and 2023 with the new diagnosis of lung cancer. The primary focus was to assess the incidence of multiple primary cancers (as documented in pathology reports) and analyze demographic, clinical, and geographical factors through Fisher’s exact tests and Student’s t-tests. Results Forty-three precent (43.3%) of Atlantic Canadian patients presented with multiple primary cancers. Of 1,949 cancers identified, 1,440 were of primary lung origin. Sixty percent (60.0%) of our cohort was female. Thirty-one percent (31.3%) were self-reported current tobacco smokers, 50.3% were former tobacco smokers, and 18.4% reported no tobacco use. The average age and body mass index (BMI) at first diagnosis was similar between those patients with and without multiple primary cancers, averaging 67 years and 27.7 kg/m 2 , respectively. Thirty-nine percent (39.2%) of our study participants lived in more densely populated centers (>100,000 people), 10.2% in intermediate centers (∼98,000 people) and 50.7% in more sparsely populated centers (<55,000 people). Conclusions We have uncovered an unprecedented phenomenon in Atlantic Canada of a cohort of patients with lung cancer having multiple primary cancers of different tissue origin at a rate that is four times greater than previously described. The implications of this study are that Atlantic Canadians are disproportionately burdened with cancers of multiple origins that are not explained by smoking rates or BMI. Future studies will investigate the contribution of genetic predisposition, environmental exposures, and socioeconomic factors unique to Atlantic Canada underlying the high rates of multiple primary cancers documented here in a lung cancer cohort. Such studies will be essential to develop effective cancer prevention and screening strategies in Atlantic Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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