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Enregistrement W7114997330 · doi:10.1093/pch/pxaf116.002

02 Prevalence of obesity and its impact on outcome in children diagnosed with cancer in Canada: A population-based study

2025· article· en· W7114997330 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenMontreal Children's HospitalStollery Children's HospitalAlberta Children's HospitalSaskatchewan Cancer AgencyKingston Health Sciences CentreCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineDalhousie UniversityChildren's Hospital of Eastern OntarioJaneway Children's Health and Rehabilitation CentreCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeLondon Health Sciences CentreMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObesityCancerBody mass indexCohortProportional hazards modelRetrospective cohort studyCancer registry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Childhood obesity can result in adverse health outcomes. Objectives Objectives were to describe the prevalence of obesity and determine the association between obesity at cancer diagnosis and event-free survival (EFS) and overall survival (OS) in children diagnosed with cancer in Canada. Design/Methods We conducted a retrospective cohort study using the Cancer in Young People in Canada database, a population-based surveillance program collecting data from all paediatric cancer patients. This study included all children with newly diagnosed cancer aged 2 to 18 years across Canada from 2001 to 2020. Obesity was defined as age and sex-adjusted body mass index ≥ 95th percentile. EFS was defined as the time from diagnosis to first event (relapse, progression, secondary malignancies, or death). Univariate and multivariable Cox proportional hazards models compared EFS and OS between patients with and without obesity. Results A total of 11,291 patients were included (37.1% leukemias, 14.5% lymphomas, 21.8% central nervous system (CNS) tumors, 26.6% non-CNS solid tumors). At diagnosis, 10.5% were obese and the prevalence of obesity was significantly higher at 1 year (15.7%, p<0.001) and 2 years (20.1%, p<0.001) after diagnosis. The prevalence of obesity was higher in the leukemia and lymphoma cohort compared to other cancer categories (11.4% vs. 9.5%, p=0.001). In multivariable models controlling for age at diagnosis, sex, ethnicity, neighborhood income quintile, treatment era and cancer categories, obesity at diagnosis remained significantly associated with inferior EFS [adjusted HR (aHR) 1.16, 95% CI 1.02–1.32] and OS [aHR 1.29, 95% CI 1.11–1.49]. In children with acute lymphoblastic leukemia (ALL) (n=3458, 82.5% of all leukemias), after adjusting for high-risk features such as age, white blood cell count and CNS status, obesity at diagnosis remained significantly associated with inferior EFS [aHR 1.55, 95% CI 1.17–2.04] and OS [aHR 1.75, 95% CI 1.23–2.49]. In patients with CNS tumors, obesity at diagnosis was also independently associated with inferior EFS [aHR 1.38, 95% CI 1.09–1.76] and OS [aHR 1.47, 95% CI 1.13–1.91]. Conclusion In this population-based study of children with cancer, the prevalence of obesity was 11% at diagnosis and continued to increase in the following 2 years. Obesity at cancer diagnosis was independently associated with inferior survival across the entire cohort, especially in children with ALL and CNS tumors. Prevention of childhood obesity should be emphasized as it can lead to several adverse health outcomes in children with cancer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,312 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

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Publié2025
Routes d'admission2
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