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Enregistrement W4411046343 · doi:10.1001/jamaoncol.2025.1340

Body Mass Index, Physical Activity, and Subsequent Neoplasm Risk Among Childhood Cancer Survivors

2025· article· en· W4411046343 sur OpenAlexaboutno aff
Lenat Joffe, Sedigheh Mirzaei, Shalini Bhatia, Himani Darji, Kirsten K. Ness, Aron Onerup, Elena J. Ladas, Cindy Im, Philip J. Lupo, Kevin C. Oeffinger, Danielle Novetsky Friedman, Rebecca M. Howell, Miriam Conces, Michael Arnold, Gregory T. Armstrong, Joseph P. Neglia, Yutaka Yasui, Nina S. Kadan‐Lottick, Lucie M. Turcotte

Notice bibliographique

RevueJAMA Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineBody mass indexCancerCohortCohort studyPediatricsCancer registryInternal medicineYoung adult

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: High body mass index (BMI) and low physical activity levels are risk factors for adult-onset cancers. Limited data exist on their relationship with subsequent neoplasms among childhood cancer survivors. Objective: To evaluate associations between time-varying BMI/physical activity and subsequent neoplasm risk among childhood cancer survivors. Design, Setting, and Participants: This retrospective cohort analysis included 5-year childhood cancer survivors diagnosed younger than 21 years of age between 1970 and 1999, enrolled in the Childhood Cancer Survivor Study (CCSS), with follow-up through September 2019 at pediatric tertiary care hospitals in the US and Canada. The data analysis was performed between March 2021 and July 2024. Exposures: Self-reported time-varying BMI and maximum reported physical activity (metabolic equivalent of task h/wk [MET-h/wk]) before any subsequent neoplasm development; first assessed at cohort entry and up to 6 times thereafter. Main Outcomes and Measures: Cumulative incidence by physical activity level and relative rates (RRs) by physical activity and time-varying BMI categories, adjusted for demographic and clinical variables, were estimated for any, subtype (hematologic, solid organ, central nervous system [CNS], skin), and specific (breast, thyroid, colorectal, meningioma) subsequent neoplasms using piecewise exponential models. Results: Of 25 658 enrolled CCSS participants, 22 716 had BMI data before subsequent neoplasm development and met eligibility criteria for this study (46.3% female; median [range] attained age, 33.7 [5.7-67.3 years]). Among 22 716 survivors, 2554 subsequent neoplasms occurred among 2156 individuals (56.7% female; median [range] age at subsequent neoplasm diagnosis, 37.4 [13.7-63.3] years). Survivors reporting lower physical activity had higher 30-year subsequent neoplasm cumulative incidence: 18.6% (95% CI, 17.0-20.3) for 0 MET-h/wk vs 10.9% (95% CI, 9.9-12.1) for 15-21 MET-h/wk. Obese BMI was associated with increased incidence rates of solid organ (RR, 1.22; 95% CI, 1.01-1.46), CNS (RR, 1.47; 95% CI, 1.12-1.95), and skin (RR, 1.30; 95% CI, 1.13-1.50) subsequent neoplasms. Higher physical activity (15-21 MET-h/wk) demonstrated a protective association for any (RR, 0.61; 95% CI, 0.53-0.71), solid organ (RR, 0.65; 95% CI, 0.52-0.83), CNS (RR, 0.50; 95% CI, 0.35-0.70), and skin (RR, 0.72; 95% CI, 0.60-0.86) subsequent neoplasms. BMI and physical activity were specifically associated with subsequent meningiomas and thyroid carcinomas, but not with breast or colorectal cancers, nor hematologic subsequent neoplasms. Conclusions and Relevance: Among childhood cancer survivors in this cohort study, obesity was associated with an increased risk for multiple subsequent neoplasm types, while higher physical activity was associated with reduced subsequent neoplasm risk. Lifestyle interventions should be considered in future subsequent neoplasm prevention research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,319 · 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.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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