Severe Hearing Loss in Children With Central Nervous System Tumors: A Population‐Based Cancer in Young People in Canada (CYP‐C) Report
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Children with central nervous system (CNS) tumors are prone to treatment-related hearing loss (HL) and subsequent functional impairment. This study reports a dedicated population-based analysis of CNS tumor-specific rates and predictors of early severe HL. METHODS: A cohort study of children ≤15 years diagnosed with CNS tumors between 2001 and 2019 through the Cancer in Young People in Canada (CYP-C) program. The primary outcome was Grade 3 and 4 severe HL within 5 years following diagnosis. RESULTS: Among 3201 children with CNS tumors, 5.1% experienced early severe HL. Children with medulloblastoma (N = 570) and ATRT/other embryonal tumors (N = 269) had higher rates of early HL (16.1%, 15.2%, respectively). Cisplatin was administered to 80.1% of children with embryonal tumors, and 67.3% received radiotherapy. In children with medulloblastoma, age less than 6 years at diagnosis (OR 2.4, 1.5-3.8; vs. ≥6 years), radiation (OR 3.5, 1.6-7.6), and cisplatin (OR 20.4, 1.3-329.7) predicted early severe HL. Younger age at diagnosis doubled the probability of early severe HL (10.6% in <6 years vs. 4.8% in ≥6 years), while radiation exposure tripled the probability across age groups (29.8% and 10.6% if <6 years; 15.3% and 4.8% in ≥6 years). In children with ATRT/other embryonal tumors, cisplatin (OR 31.6, 1.9-521.9) was the sole predictor of early severe HL. CONCLUSIONS: High rates of early HL were observed in children with embryonal tumors. Younger children who received radiotherapy had higher probabilities of early HL, suggesting an additive interaction between age and radiation. Standardized otoprotection and research on cisplatin avoidance and therapy de-escalation in young children with embryonal tumors are urgently needed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».