Incidence and Outcome of Infants With Cancer in Canada: A Report From Cancer in Young People in Canada Database
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Infants with cancer are rare and face unique challenges. Our study aims to describe the incidence of infantile cancers in Canada and to compare treatment-related mortality (TRM) and their outcomes with those of older children. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using the Cancer in Young People in Canada database, including all infants (0 to <1 year old) with newly diagnosed cancer from 2001 to 2020. Population-based data were used to estimate annual cancer incidence. Cox proportional hazards models were used to compare TRM, event-free survival (EFS) and overall survival (OS) between (1) neonates (<30 days old) and older infants (≥30 days to <1 year old, (2) younger (<6 months) and older infants (≥ 6 months), and (3) all infants with older children (≥1 to ≤10 years old). RESULTS: A total of 2256 infants were included. The incidence was 30.8 per 100,000 infant-years, and this incidence increased with an annual percent change of 1.6%, p < 0.001. Neonates had significantly higher TRM (6.1 vs. 3.6%, HR 2.76, p < 0.001) as well as infants younger than 6 months (5.2 vs. 2.7%, HR 2.05, p < 0.001). Compared with older children, infants experienced higher risk of TRM (4.1 vs. 2.1%, HR 2.45, p < 0.001) and had inferior 5-year EFS (66.2 vs. 68.6%, HR 1.27, p < 0.001) and OS (77.5 vs. 78.6%, HR 1.22, p < 0.001). CONCLUSION: The annual incidence of infantile cancers in Canada has increased and their outcomes are significantly worse than those of older children, as they face a higher risk of TRM, particularly in younger infants. PRÉCIS: The incidence of cancer in infants has increased significantly in Canada between 2001 and 2020 and their outcomes are significantly lower than those of older children, being at greater risk of TRM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».