Impact of obesity on outcome in children diagnosed with cancer in Canada: A report from Cancer in Young People in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood obesity can result in adverse health outcomes. The objectives of this study were to describe the prevalence of obesity and determine the association between obesity at cancer diagnosis and event-free survival (EFS) and overall survival (OS) in children diagnosed with cancer in Canada. METHODS: The authors conducted a retrospective cohort study using the Cancer in Young People in Canada database, including all children with newly diagnosed cancer aged 2-18 years across Canada from 2001 to 2020. Obesity was defined as age-adjusted and sex-adjusted body mass index greater than or equal to the 95th percentile. Univariate and multivariable Cox proportional hazards models compared EFS and OS between patients with and without obesity at diagnosis. RESULTS: In total, 11,291 patients were included, of whom 10.5% were obese at diagnosis. In multivariable models controlling for age, sex, ethnicity, neighborhood income quintile, treatment era, and cancer categories, obesity at diagnosis was independently associated with inferior EFS (adjusted hazard ratio [aHR], 1.16; 95% confidence interval [CI], 1.02-1.32; p = .02) and OS (aHR, 1.29; 95% CI, 1.11-1.49; p = .001). The adverse prognostic impact of obesity was particularly notable for acute lymphoblastic leukemia (ALL) and central nervous system (CNS) tumors. In children with ALL (n = 3458), obesity remained associated with inferior EFS (aHR, 1.55; p = .002) and OS (aHR, 1.75; p = .002) in multivariable analysis. In patients with CNS tumors (n = 2458), obesity was also associated with inferior EFS (aHR, 1.38; p = .008) and OS (aHR, 1.47; p = .004). CONCLUSIONS: In this population-based study, obesity at cancer diagnosis was independently associated with inferior survival across the entire cohort, and prominently in children with ALL and CNS tumors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».