Long-term risk and racial disparities in second primary malignancies among diffuse large B-cell lymphoma survivors: A SEER-based analysis MP-SIR analysis (2000–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) is the most common aggressive non-Hodgkin lymphoma. With more patients surviving initial therapy, the risk of second primary malignancies (SPMs) is an important survivorship concern. We evaluated overall, site-specific, and racial patterns of SPM risk among DLBCL survivors using a population-based dataset. Methods Using SEER 18 registries (2000–2022), we performed a Multiple Primary–Standardized Incidence Ratio (MP-SIR) analysis. Standardized incidence ratios (SIRs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated overall, by latency (6–11, 12–59, 60–119, ≥120 months), cancer site, and race. All reported SIRs with CIs were considered statistically significant at p < 0.05. Results Among 83,014 survivors contributing over 533,000 person-years, 9,989 SPMs were observed versus 7,588 expected (SIR 1.32; 95% CI: 1.29–1.34). Risk peaked at 6–11 months (SIR 1.44; 95% CI: 1.34–1.54) and persisted across 12–59 months (SIR 1.34), 60–119 months (SIR 1.28), and ≥120 months (SIR 1.30). Hematologic malignancies had the greatest excess: Hodgkin lymphoma (SIR 8.57; 95% CI: 7.25–10.07), acute myeloid leukemia (SIR 6.29; 95% CI: 5.71–6.90), acute monocytic leukemia (SIR 7.07; 95% CI: 4.43–10.7), and chronic myeloid leukemia (SIR 2.21; 95% CI: 1.71–2.81). Among solid tumors, high-risk sites included anus (SIR 2.81; 95% CI: 2.23–3.50), salivary gland (SIR 2.79; 95% CI: 2.14–3.58), thyroid (SIR 2.16; 95% CI: 1.88–2.46), tongue (SIR 1.62; 95% CI: 1.31–1.98), stomach (SIR 1.51; 95% CI: 1.30–1.74), liver (SIR 1.67; 95% CI: 1.46–1.91), esophagus (SIR 1.28; 95% CI: 1.05–1.55), kidney (SIR 1.20; 95% CI: 1.08–1.35), and melanoma of the skin (SIR 1.23; 95% CI: 1.12–1.35). Racial disparities were marked: White (SIR 1.29; 95% CI: 1.27–1.32), Black (SIR 1.37; 95% CI: 1.26–1.48), American Indian/Alaska Native (SIR 1.96; 95% CI: 1.45–2.59), and Asian/Pacific Islander (SIR 1.57; 95% CI: 1.45–1.69). All reported site-specific risks were statistically significant (p < 0.05). Conclusion DLBCL survivors experience a sustained, clinically significant excess risk of SPMs extending beyond a decade, driven by secondary hematologic malignancies and high-risk solid tumors of the gastrointestinal tract, endocrine system, and head and neck. Pronounced racial disparities highlight the urgent need for risk-adapted surveillance and equitable survivorship care strategies. Impact Statement: DLBCL survivors face a persistent and clinically significant excess risk of second primary malignancies beyond 10 years, including high-risk solid tumors and hematologic malignancies. Pronounced racial disparities underscore the urgent need for equitable, risk-adapted survivorship strategies.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».