Reproductive and Pregnancy-Related Outcomes Among Adolescent and Young Adult female Cancer Survivors (15–39 years): A Nationwide Population-Based Study in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Backgrounds: As survival rates among adolescent and young adult (AYA) female cancer patients improve, increasing numbers of survivors pursue pregnancy and childbirth. However, population-level data on reproductive outcomes and pregnancy-related complications among female cancer survivors remain limited. Methods: This study collected de-identified data from the South Korean National Health Insurance Service Database. Among 95,264 women aged 15–39 years newly diagnosed with cancer between 2007 and 2010, we identified 58,107 eligible survivors. This cohort was age matched 1:10 with 719,213 women without cancer. Reproductive outcomes were assessed in the full cohort, and pregnancy-related complications were evaluated among women with documented pregnancies. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated using logistic regression. Results: Compared with matched controls, female cancer survivors had a higher risk of infertility (OR 1.25; 95% CI 1.21–1.28) and lower odds of pregnancy (OR 0.94; 95% CI 0.93 0.96) and childbirth (OR 0.81; 95% CI 0.78–0.84). Among women who became pregnant, cancer survivors experienced higher risks of ectopic pregnancy (OR 1.20; 95% CI 1.11–1.29), miscarriage or abortion (OR 1.23; 95% CI 1.14–1.32), intrauterine infection (OR 1.26; 95% CI 1.01–1.57), and preterm labor (OR 1.21; 95% CI 1.14–1.29) Conclusion: AYA female cancer survivors face increased risks of infertility and adverse pregnancy-related outcomes, including ectopic pregnancy, miscarriage, preterm labor, and preterm birth. These findings support the importance of specialized reproductive counselling and high-risk obstetric care tailored to the unique needs of female cancer survivors.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».