Research Article SubsequentMalignant Neoplasms in a Population- Based Cohort of Pediatric Cancer Patients: A Focus on the First 5 Years
Notice bibliographique
Résumé
Background: The purpose was to describe the development of subsequent malignant neoplasms (SMN) among a population-based cohort of pediatric cancer patients, with a focus on SMNs that occurred within the first 5 years from diagnosis. Methods: The cohort was identified from POGONIS, an active provincial registry. Cohort members were Ontario residents ages 0 to 14.9 years at primary diagnosis between January 1985 and December 2008. SMNs that developed <18 years were captured by POGONIS, whereas SMNs diagnosed later were identified through linkage. Cumulative incidence and standardized incidence ratios (SIR) were calculated, and proportional hazards models were estimated to examine factors associated with SMN development. Results: A total of 7,920 patients were eligible. 2.4 % (188/ 7,920) developed 197 SMNs.Mean follow-up timewas 10.7 years (SD 7.6 years; range, 0.0–26.4 years) withmean time to SMNof 8.5 years (SD 6.3 years; range, 0.0–24.9 years). The SIR for the development of a SMN was 9.9 [95 % confidence interval (CI), 8.6–11.4]. 40.6 % of SMNs (80/197) developed within 5 years. Early SMNs were more likely to be leukemia and lymphoma. Factors associated with early SMN were primary diagnosis of a bone tumor (OR, 4.88; 95 % CI, 1.52–15.60), exposure to radio-therapy (OR, 1.82; 95 % CI, 1.02–3.22), and the highest dose of epipodophyllotoxin (OR, 3.74; 95 % CI, 1.88–7.42). Conclusions: Over 40 % of SMNs diagnosed in childhood cancer patients occurred in the first 5 years after diagnosis, suggesting a need for early and ongoing surveillance. Impact: The early development of certain SMNs reinforces the need for early and continued surveillance at all stages for pediatric cancer patients. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 24(10); 1585–92. 2015 AACR.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».