Eom, Bang Wool;Joo, Jungnam;Kim, Young-Woo;Park, Boram;Yoon, Hong Man;Ryu, Keun Won;Kim, Soo Jin
Journal of Gastric Cancer
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v.15
no.4
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pp.262-269
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2015
Purpose: Intraabdominal abscess is one of the most common reasons for re-hospitalization after gastrectomy. This study aimed to develop a model for estimating the probability of intraabdominal abscesses that can be used during the postoperative period. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the clinicopathological data of 1,564 patients who underwent gastrectomy for gastric cancer between 2010 and 2012. Twenty-six related markers were analyzed, and multivariate logistic regression analysis was used to develop the probability estimation model for intraabdominal abscess. Internal validation using a bootstrap approach was employed to correct for bias, and the model was then validated using an independent dataset comprising of patients who underwent gastrectomy between January 2008 and March 2010. Discrimination and calibration abilities were checked in both datasets. Results: The incidence of intraabdominal abscess in the development set was 7.80% (122/1,564). The surgical approach, operating time, pathologic N classification, body temperature, white blood cell count, C-reactive protein level, glucose level, and change in the hemoglobin level were significant predictors of intraabdominal abscess in the multivariate analysis. The probability estimation model that was developed on the basis of these results showed good discrimination and calibration abilities (concordance index=0.828, Hosmer-Lemeshow chi-statistic P=0.274). Finally, we combined both datasets to produce a nomogram that estimates the probability of intraabdominal abscess. Conclusions: This nomogram can be useful for identifying patients at a high risk of intraabdominal abscess. Patients at a high risk may benefit from further evaluation or treatment before discharge.
Purpose: This study was conducted to determine risk of developing of breast cancer among Turkish women. Materials and Methods: Using a descriptive and cross-sectional approach, data were collected from 231 women. Breast cancer risk was calculated using the National Cancer Institute's on-line verson of called as the Breast Cancer Risk Assessment Tool or the Gail Risk Assesment Tool. Results: The average age of women was $45.0{\pm}8.06$ years. It was revealed that 6.1% of participants reported having first degree relatives who had had breast cancer, with only four women having more than one first-degree relative affected (1.7%). The mean five-year breast cancer risk for all women was $0.88{\pm}0.91%$, and 7.4% of women had a five-year breast cancer risk >1.66% in this study. Mean lifetime breast cancer risk up to age 90 years was $9.3{\pm}5.2%$. Conclusions: The breast cancer risk assessment tool can help in the clinical management of patient seeking advice concerning screening and prevention. Healthcare providers in Turkey can use this approach to estimate an individual's probability of developing breast cancer.
Johnbull, Onisoya;Abbassi, Bassim;Zytner, Richard G.
Environmental Engineering Research
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v.24
no.1
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pp.150-158
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2019
Soil contaminated with heavy metals from artisanal gold mining in Anka Local Government Area in Northwestern Nigeria was investigated to evaluate the human health risk as a result of heavy metals. Measured concentration of heavy metals and exposure parameters were used to estimate human carcinogenic and non-carcinogenic risk. GIS-based Kriging method was utilized to create a prediction maps of human health risks and probability maps of heavy metals concentrations exceeding their threshold limits. Hazard index calculation showed that 21 out of 23 locations are posing non-cancer risk for children. Adults and children are at high cancer risk in all locations as the total cancer risk exceeded $1{\times}10^{-6}$ (the lower limit CTR value). Kriging model showed that only a very small area in Anka has a hazard index of less than unity and cumulative target risk of less than $1{\times}10^{-4}$, indicating a significant carcinogenic and non-carcinogenic risks for children. The probability of heavy metals to exceed their threshold concentrations around the study area was also found to be high.
Background: Breast cancer risk assessment is a helpful method for estimating development of breast cancer at the population level. Materials and Methods: In this cross-sectional study, participants consisted of a group of 3,847 volunteers ($mean{\pm}SD$ age: $463{\pm}7.59$ years) in a convenience sample of women referred to health centers affiliated to Tehran University of Medical Sciences in Tehran, Iran. The risk of breast cancer was estimated by applying the National Cancer Institute's online version of the Gail Risk Assessment Tool. Results: Some 24.9% of women reported having one first-degree female relative with breast cancer, with 8.05% of them having two or more first-degree relatives with breast cancer. The mean five-year risk of breast cancer for all participants was $1.61{\pm}0.73%$, and 9.36% of them had a five-year risk of breast cancer >1.66%. The mean lifetime risk of breast cancer was $11.7{\pm}3.91%$. Conclusions: The Gail model is useful for assessing probability of breast cancer in Iranian women. Based on the their breast cancer risk, women may decide to accept further screening services.
Objective: As a source of information, medical data can feature hidden relationships. However, the high volume of datasets and complexity of decision-making in medicine introduce difficulties for analysis and interpretation and processing steps may be needed before the data can be used by clinicians in their work. This study focused on the use of Bayesian models with different numbers of nodes to aid clinicians in breast cancer risk estimation. Methods: Bayesian networks (BNs) with a retrospectively collected dataset including mammographic details, risk factor exposure, and clinical findings was assessed for prediction of the probability of breast cancer in individual patients. Area under the receiver-operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values were used to evaluate discriminative performance. Result: A network incorporating selected features performed better (AUC = 0.94) than that incorporating all the features (AUC = 0.93). The results revealed no significant difference among 3 models regarding performance indices at the 5% significance level. Conclusion: BNs could effectively discriminate malignant from benign abnormalities and accurately predict the risk of breast cancer in individuals. Moreover, the overall performance of the 9-node BN was better, and due to the lower number of nodes it might be more readily be applied in clinical settings.
Ho, Christopher Chee Kong;Seong, Poh Keat;Zainuddin, Zulkifli Md;Abdul Manaf, Mohd Rizal;Parameswaran, Muhilan;Razack, Azad H.A.
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.5
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pp.3289-3292
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2013
Introduction: The purpose of this study was to identify clinical profiles of patients with low risk of having bone metastases, for which bone scanning could be safely eliminated. Materials and Methods: This retrospective cross sectional study looked at prostate cancer patients seen in the Urology Departments in 2 tertiary centres over the 11 year period starting from January 2000 to May 2011. Patient demographic data, levels of PSA at diagnosis, Gleason score for the biopsy core, T-staging as well as the lymph node status were recorded and analysed. Results: 258 men were included. The mean age of those 90 men (34.9%) with bone metastasis was $69.2{\pm}7.3$ years. Logistic regression found that PSA level (P=0.000) at diagnosis and patient's nodal-stage (P=0.02) were the only two independent variables able to predict the probability of bone metastasis among the newly diagnosed prostate cancer patients. Among thowse with a low PSA level less than 20ng/ml, and less than 10ng/ml, bone metastasis were detected in 10.3% (12 out of 117) and 9.7% (7 out of 72), respectively. However, by combining PSA level of 10ng/ml or lower, and nodal negative as the two criteria to predict negative bone scan, a relatively high negative predictive value of 93.8% was obtained. The probability of bone metastasis in prostate cancer can be calculated with this formula: -1.069+0.007(PSA value, ng/ml)+1.021(Nodal status, 0 or 1)=x Probability of bone metastasis=$2.718^x/1+2.718^x$. Conclusion: Newly diagnosed prostate cancer patients with a PSA level of 10ng/ml or lower and negative nodes have a very low risk of bone metastasis (negative predictive value 93.8%) and therefore bone scans may not be necessary.
Background: Differentiated thyroid cancer is the most common endocrine malignancy with a generally good prognosis. Knowing long-term outcomes of each patient helps management planning. The study was conducted to develop and validate a clinical prognostic score for predicting disease remission in patients with differentiated thyroid cancer based on patient, tumor and treatment factors. Materials and Methods: A retrospective cohort study of 1,217 differentiated thyroid cancer patients from two tertiary-care hospitals in the Northeast of Thailand was performed. Associations between potential clinical prognostic factors and remission were tested by Cox proportional-hazards analysis in 852 patients (development cohort). The prediction score was created by summation of score points weighted from regression coefficients of independent prognostic factors. Risks of disease remission were estimated and the derived score was then validated in the remaining 365 patients (validation cohort). Results: During the median follow-up time of 58 months, 648 (76.1%) patients in the development cohort had disease remission. Five independent prognostic factors were identified with corresponding score points: duration from thyroid surgery to $^{131}I$ treatment (0.721), distant metastasis at initial diagnosis (0.801), postoperative serum thyroglobulin level (0.535), anti-thyroglobulin antibodies positivity (0.546), and adequacy of serum TSH suppression (0.293). The total risk score for each patient was calculated and three categories of remission probability were proposed: ${\leq}1.628$ points (low risk, 83% remission), 1.629-1.816 points (intermediate risk, 87% remission), and ${\geq}1.817$ points (high risk, 93% remission). The concordance (C-index) was 0.761 (95% CI 0.754-0.767). Conclusions: The clinical prognostic scoring model developed to quantify the probability of disease remission can serve as a useful tool in personalized decision making regarding treatment in differentiated thyroid cancer patients.
Chong, Eric Tzyy Jiann;Goh, Lucky Poh Wah;See, Edwin Un Hean;Chuah, Jitt Aun;Chua, Kek Heng;Lee, Ping-Chin
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.17
no.2
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pp.647-653
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2016
Background: Breast cancer is the most common type of cancer affecting Malaysian women. Recent statistics revealed that the cumulative probability of breast cancer and related deaths in Malaysia is higher than in most of the countries of Southeast Asia. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) in CYP2E1 (rs6413432 and rs3813867), STK15 (rs2273535 and rs1047972) and XRCC1 (rs1799782 and rs25487) have been associated with breast cancer risk in a meta-analysis but any link in Southeast Asia, including Malaysia, remained to be determined. Hence, we investigated the relationship between these SNPs and breast cancer risk among Malaysian women in the present case-control study. Materials and Methods: Genomic DNA was isolated from peripheral blood of 71 breast cancer patients and 260 healthy controls and subjected to polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) analysis. Results: Our study showed that the c1/c2 genotype or subjects with at least one c2 allele in CYP2E1 rs3813867 SNP had significantly increased almost 1.8-fold higher breast cancer risk in Malaysian women overall. In addition, the variant Phe allele in STK15 rs2273535 SNP appeared to protect against breast cancer in Malaysian Chinese. No significance association was found between XRCC1 SNPs and breast cancer risk in the population. Conclusions: This study provides additional knowledge on CYP2E1, STK15 and XRCC1 SNP impact of risk of breast cancer, particularly in the Malaysian population. From our findings, we also recommend Malaysian women to perform breast cancer screening before 50 years of age.
In the analysis of competing risks data, some of covariates may not be fully observed for some subjects. In such cases, excluding subjects with missing covariate values from the analysis may result in biased estimates and loss of efficiency. In this paper, we studied multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method for regression parameter estimation in the cause-specific proportional hazards model with missing covariates. The performance of estimators obtained from multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method is evaluated by simulation studies, which show that those methods perform well. Multiple imputation and the augmented inverse probability weighting method were applied to investigate significant risk factors for the risk of death from breast cancer and from other causes for breast cancer data with missing values for tumor size obtained from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screen Trial Study. Under the cause-specific proportional hazards model, the methods show that race, marital status, stage, grade, and tumor size are significant risk factors for breast cancer mortality, and stage has the greatest effect on increasing the risk of breast cancer death. Age at diagnosis and tumor size have significant effects on increasing the risk of other-cause death.
Risk assessment processes, which include processes for the estimation of human cancer potency using animal bioassay data and calculation of human exposure, entail uncertainties. In the exposure assessment process, exposure scenarios with various assumptions could affect the exposure amount and excess cancer risk. We compared risk estimates among various exposure scenarios of vinyl chloride, trichloroethylene and tetrachloroethylene in tap water. The contaminant concentrations were analyzed from tap water samples in Seoul from 1993 to 1994. The oral and inhalation cancer potencies of the contaminants were estimated using multistage, Weibull, lognormal, and Mantel-Bryan model in TOX-RISK computer software. In the first case, human excess cancer risk was estimated by the US EPA method used to set the MCL(maximum contaminant level). In the second and third case, the risk was estimated for multi-route exposure with and without adopting Monte-Carlo simulation, respectively. In the second case, exposure input parameters and cancer potencies used probability distributions, and in the third case, those values used point estimates(mean, and maximum or 95% upper-bound value). As a result, while the excess cancer risk estimated by US EPA method considering only direct ingestion tended to be underestimated, the risk which was estimated by considering multi-route exposure without Monte-Carlo simulation and then using the maximum or 95% upper-bound value as input parameters tended to be overestimated. In risk assessment for volatile organic compounds, considering multi-route exposure with adopting Monte-Carlo analysis seems to provide the most reasonable estimations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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