Health Outcomes in Childhood Cancer Survivors with Congenital Anomalies in the Childhood Cancer Survivor Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Congenital anomalies are associated with an increased risk of childhood cancer. However, there is a knowledge gap about health outcomes for childhood cancer survivors with congenital anomalies. METHODS: We included childhood cancer survivors from the Childhood Cancer Survivor Study (n = 22,247), comparing survivors with and without self-reported anomalies. Using Cox regression, we estimated HR and 95% confidence intervals (CI) of chronic health conditions (CHC) classified per the Common Terminology Criteria for Adverse Events from 1 (mild) to 5 (fatal) and subsequent malignant neoplasms (SMN), comparing survivors by anomaly status. We calculated age-, sex-, and calendar year-specific mortality rates and standardized mortality ratios for survivors compared with the US population. RESULTS: Among survivors, 16.9% (n = 3,880) reported a congenital anomaly. Survivors with anomalies had a higher rate of any CHC (grades 1-5: HR, 1.24; 95% CI, 1.18-1.31), severe CHCs (grades 3-5: HR, 1.29; 95% CI, 1.19-1.40), and multiple CHCs of any grade (≥2 CHCs: HR, 1.31; 95% CI, 1.24-1.39; ≥3 CHCs: HR, 1.42; 95% CI, 1.33-1.52). Survivors with anomalies had an increased rate of soft-tissue sarcomas (HR, 1.96; 95% CI, 1.12-3.44). For deaths related to the original cancer diagnosis, survivors with anomalies (compared with those with no anomalies) had a lower mortality rate (0.64 vs. 0.90 per 1,000 person-years). CONCLUSIONS: We identified an increased rate of CHCs and SMNs among childhood cancer survivors with anomalies and lower mortality directly related to the cancer diagnosis. IMPACT: Future work will focus on the evaluation of genetic pathways that increase the risk of CHCs and SMNs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».