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Prise en compte des erreurs de mesure dans l’analyse du risque associe a l’exposition aux rayonnements ionisants dans une cohorte professionnelle : application à la cohorte française des mineurs d'uranium
No full textIn epidemiological studies, measurement errors in exposure can substantially bias the estimation of the risk associated to exposure. A broad variety of methods for measurement error correction has been developed, but they have been rarely applied in practice, probably because their ability to correct measurement error effects and their implementation are poorly understood. Another important reason is that many of the proposed correction methods require to know measurement errors characteristics (size, nature, structure and distribution).The aim of this thesis is to take into account measurement error in the analysis of risk of lung cancer death associated to radon exposure based on the French cohort of uranium miners. The mains stages were (1) to assess the characteristics (size, nature, structure and distribution) of measurement error in the French uranium miners cohort, (2) to investigate the impact of measurement error in radon exposure on the estimated excess relative risk (ERR) of lung cancer death associated to radon exposure, and (3) to compare the performance of methods for correction of these measurement error effects.The French cohort of uranium miners includes more than 5000 miners chronically exposed to radon with a follow-up duration of 30 years. Measurement errors have been characterized taking into account the evolution of uranium extraction methods and of radiation protection measures over time. A simulation study based on the French cohort of uranium miners has been carried out to investigate the effects of these measurement errors on the estimated ERR and to assess the performance of different methods for correcting these effects.Measurement error associated to radon exposure decreased over time, from more than 45% in the early 70’s to about 10% in the late 80’s. Its nature also changed over time from mostly Berkson to classical type from 1983. Simulation results showed that measurement error leads to an attenuation of the ERR towards the null, with substantial bias on ERR estimates in the order of 60%. All three error-correction methods allowed a noticeable but partial reduction of the attenuation bias. An advantage was observed for the simulation-extrapolation method (SIMEX) in our context, but the performance of the three correction methods highly depended on the accurate determination of the characteristics of measurement error.This work illustrates the importance of measurement error correction in order to obtain reliable estimates of the exposure-risk relationship between radon and lung cancer. Corrected risk estimates should prove of great interest in the elaboration of protection policies against radon in radioprotection and in public health.Dans les études épidémiologiques, les erreurs de mesure de l’exposition étudiée peuvent biaiser l’estimation des risques liés à cette exposition. Un grand nombre de méthodes de correction de l’effet de ces erreurs a été développé mais en pratique elles ont été rarement appliquées, probablement à cause du fait que leur capacité de correction et leur mise en œuvre sont peu maîtrisées. Une autre raison non moins importante est que, en l’absence de données répétées ou de données de validation, ces méthodes de correction exigent la connaissance détaillée des caractéristiques (taille, nature, structure et distribution) des erreurs de mesure. L’objectif principal de cette thèse est d’étudier l’impact de la prise en compte des erreurs de mesure dans les analyses du risque de décès par cancer du poumon associé à l’exposition au radon à partir de la cohorte française des mineurs d’uranium (qui ne dispose ni de données répétées, ni de données de validation). Les objectifs spécifiques étaient (1) de caractériser les erreurs de mesure associées aux expositions radiologiques (radon et ses descendants, poussières d’uranium et rayonnements gamma), (2) d’étudier l’impact des erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants sur l’estimation de l’excès de risque relatif (ERR) de décès par cancer du poumon et (3) d’étudier et comparer la performance des méthodes de correction de l’effet de ces erreurs. La cohorte française des mineurs d’uranium comprend plus de 5000 individus exposés de manière chronique au radon et à ses descendants qui ont été suivis en moyenne pendant 30 ans. Les erreurs de mesure ont été caractérisées en prenant en compte l’évolution des méthodes d’extraction et de la surveillance radiologique des mineurs au fil du temps. Une étude de simulation basée sur la cohorte française des mineurs d’uranium a été mise en place pour étudier l’impact de ces erreurs sur l’ERR ainsi que pour comparer la performance des méthodes de correction. Les résultats montrent que les erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants ont diminué au fil des années. Pour les premières années, avant 1970, elles dépassaient 45 % et après 1980 elles étaient de l’ordre de 10 %. La nature de ces erreurs a aussi changé au cours du temps ; les erreurs essentiellement de nature Berkson ont fait place à des erreurs de nature classique après la mise en place des dosimètres individuels à partir de 1983. Les résultats de l’étude de simulation ont montré que les erreurs de mesure conduisent à une atténuation de l’ERR vers la valeur nulle, avec un biais important de l’ordre de 60 %. Les trois méthodes de correction d’erreurs considérées ont permis une réduction notable mais partielle du biais d’atténuation. Un avantage semble exister pour la méthode de simulation extrapolation (SIMEX) dans notre contexte, cependant, les performances des trois méthodes de correction sont fortement tributaires de la détermination précise des caractéristiques des erreurs de mesure.Ce travail illustre l’importance de l’effet des erreurs de mesure sur les estimations de la relation entre l’exposition au radon et le risque de décès par cancer du poumon. L’obtention d’estimation de risque pour laquelle l’effet des erreurs de mesure est corrigé devrait s’avérer d’un intérêt majeur en support des politiques de protection contre le radon en radioprotection et en santé publique
Prise en compte des erreurs de mesure dans l’analyse du risque associe a l’exposition aux rayonnements ionisants dans une cohorte professionnelle : application à la cohorte française des mineurs d'uranium
No full textIn epidemiological studies, measurement errors in exposure can substantially bias the estimation of the risk associated to exposure. A broad variety of methods for measurement error correction has been developed, but they have been rarely applied in practice, probably because their ability to correct measurement error effects and their implementation are poorly understood. Another important reason is that many of the proposed correction methods require to know measurement errors characteristics (size, nature, structure and distribution).The aim of this thesis is to take into account measurement error in the analysis of risk of lung cancer death associated to radon exposure based on the French cohort of uranium miners. The mains stages were (1) to assess the characteristics (size, nature, structure and distribution) of measurement error in the French uranium miners cohort, (2) to investigate the impact of measurement error in radon exposure on the estimated excess relative risk (ERR) of lung cancer death associated to radon exposure, and (3) to compare the performance of methods for correction of these measurement error effects.The French cohort of uranium miners includes more than 5000 miners chronically exposed to radon with a follow-up duration of 30 years. Measurement errors have been characterized taking into account the evolution of uranium extraction methods and of radiation protection measures over time. A simulation study based on the French cohort of uranium miners has been carried out to investigate the effects of these measurement errors on the estimated ERR and to assess the performance of different methods for correcting these effects.Measurement error associated to radon exposure decreased over time, from more than 45% in the early 70’s to about 10% in the late 80’s. Its nature also changed over time from mostly Berkson to classical type from 1983. Simulation results showed that measurement error leads to an attenuation of the ERR towards the null, with substantial bias on ERR estimates in the order of 60%. All three error-correction methods allowed a noticeable but partial reduction of the attenuation bias. An advantage was observed for the simulation-extrapolation method (SIMEX) in our context, but the performance of the three correction methods highly depended on the accurate determination of the characteristics of measurement error.This work illustrates the importance of measurement error correction in order to obtain reliable estimates of the exposure-risk relationship between radon and lung cancer. Corrected risk estimates should prove of great interest in the elaboration of protection policies against radon in radioprotection and in public health.Dans les études épidémiologiques, les erreurs de mesure de l’exposition étudiée peuvent biaiser l’estimation des risques liés à cette exposition. Un grand nombre de méthodes de correction de l’effet de ces erreurs a été développé mais en pratique elles ont été rarement appliquées, probablement à cause du fait que leur capacité de correction et leur mise en œuvre sont peu maîtrisées. Une autre raison non moins importante est que, en l’absence de données répétées ou de données de validation, ces méthodes de correction exigent la connaissance détaillée des caractéristiques (taille, nature, structure et distribution) des erreurs de mesure. L’objectif principal de cette thèse est d’étudier l’impact de la prise en compte des erreurs de mesure dans les analyses du risque de décès par cancer du poumon associé à l’exposition au radon à partir de la cohorte française des mineurs d’uranium (qui ne dispose ni de données répétées, ni de données de validation). Les objectifs spécifiques étaient (1) de caractériser les erreurs de mesure associées aux expositions radiologiques (radon et ses descendants, poussières d’uranium et rayonnements gamma), (2) d’étudier l’impact des erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants sur l’estimation de l’excès de risque relatif (ERR) de décès par cancer du poumon et (3) d’étudier et comparer la performance des méthodes de correction de l’effet de ces erreurs. La cohorte française des mineurs d’uranium comprend plus de 5000 individus exposés de manière chronique au radon et à ses descendants qui ont été suivis en moyenne pendant 30 ans. Les erreurs de mesure ont été caractérisées en prenant en compte l’évolution des méthodes d’extraction et de la surveillance radiologique des mineurs au fil du temps. Une étude de simulation basée sur la cohorte française des mineurs d’uranium a été mise en place pour étudier l’impact de ces erreurs sur l’ERR ainsi que pour comparer la performance des méthodes de correction. Les résultats montrent que les erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants ont diminué au fil des années. Pour les premières années, avant 1970, elles dépassaient 45 % et après 1980 elles étaient de l’ordre de 10 %. La nature de ces erreurs a aussi changé au cours du temps ; les erreurs essentiellement de nature Berkson ont fait place à des erreurs de nature classique après la mise en place des dosimètres individuels à partir de 1983. Les résultats de l’étude de simulation ont montré que les erreurs de mesure conduisent à une atténuation de l’ERR vers la valeur nulle, avec un biais important de l’ordre de 60 %. Les trois méthodes de correction d’erreurs considérées ont permis une réduction notable mais partielle du biais d’atténuation. Un avantage semble exister pour la méthode de simulation extrapolation (SIMEX) dans notre contexte, cependant, les performances des trois méthodes de correction sont fortement tributaires de la détermination précise des caractéristiques des erreurs de mesure.Ce travail illustre l’importance de l’effet des erreurs de mesure sur les estimations de la relation entre l’exposition au radon et le risque de décès par cancer du poumon. L’obtention d’estimation de risque pour laquelle l’effet des erreurs de mesure est corrigé devrait s’avérer d’un intérêt majeur en support des politiques de protection contre le radon en radioprotection et en santé publique
Taking into account measurement error in the analysis of risk associated with exposure to ionizing radiation in an occupational cohort : application to the French cohort of uranium miners.
No full textDans les études épidémiologiques, les erreurs de mesure de l’exposition étudiée peuvent biaiser l’estimation des risques liés à cette exposition. Un grand nombre de méthodes de correction de l’effet de ces erreurs a été développé mais en pratique elles ont été rarement appliquées, probablement à cause du fait que leur capacité de correction et leur mise en œuvre sont peu maîtrisées. Une autre raison non moins importante est que, en l’absence de données répétées ou de données de validation, ces méthodes de correction exigent la connaissance détaillée des caractéristiques (taille, nature, structure et distribution) des erreurs de mesure. L’objectif principal de cette thèse est d’étudier l’impact de la prise en compte des erreurs de mesure dans les analyses du risque de décès par cancer du poumon associé à l’exposition au radon à partir de la cohorte française des mineurs d’uranium (qui ne dispose ni de données répétées, ni de données de validation). Les objectifs spécifiques étaient (1) de caractériser les erreurs de mesure associées aux expositions radiologiques (radon et ses descendants, poussières d’uranium et rayonnements gamma), (2) d’étudier l’impact des erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants sur l’estimation de l’excès de risque relatif (ERR) de décès par cancer du poumon et (3) d’étudier et comparer la performance des méthodes de correction de l’effet de ces erreurs. La cohorte française des mineurs d’uranium comprend plus de 5000 individus exposés de manière chronique au radon et à ses descendants qui ont été suivis en moyenne pendant 30 ans. Les erreurs de mesure ont été caractérisées en prenant en compte l’évolution des méthodes d’extraction et de la surveillance radiologique des mineurs au fil du temps. Une étude de simulation basée sur la cohorte française des mineurs d’uranium a été mise en place pour étudier l’impact de ces erreurs sur l’ERR ainsi que pour comparer la performance des méthodes de correction. Les résultats montrent que les erreurs de mesure de l’exposition au radon et à ses descendants ont diminué au fil des années. Pour les premières années, avant 1970, elles dépassaient 45 % et après 1980 elles étaient de l’ordre de 10 %. La nature de ces erreurs a aussi changé au cours du temps ; les erreurs essentiellement de nature Berkson ont fait place à des erreurs de nature classique après la mise en place des dosimètres individuels à partir de 1983. Les résultats de l’étude de simulation ont montré que les erreurs de mesure conduisent à une atténuation de l’ERR vers la valeur nulle, avec un biais important de l’ordre de 60 %. Les trois méthodes de correction d’erreurs considérées ont permis une réduction notable mais partielle du biais d’atténuation. Un avantage semble exister pour la méthode de simulation extrapolation (SIMEX) dans notre contexte, cependant, les performances des trois méthodes de correction sont fortement tributaires de la détermination précise des caractéristiques des erreurs de mesure.Ce travail illustre l’importance de l’effet des erreurs de mesure sur les estimations de la relation entre l’exposition au radon et le risque de décès par cancer du poumon. L’obtention d’estimation de risque pour laquelle l’effet des erreurs de mesure est corrigé devrait s’avérer d’un intérêt majeur en support des politiques de protection contre le radon en radioprotection et en santé publique.In epidemiological studies, measurement errors in exposure can substantially bias the estimation of the risk associated to exposure. A broad variety of methods for measurement error correction has been developed, but they have been rarely applied in practice, probably because their ability to correct measurement error effects and their implementation are poorly understood. Another important reason is that many of the proposed correction methods require to know measurement errors characteristics (size, nature, structure and distribution).The aim of this thesis is to take into account measurement error in the analysis of risk of lung cancer death associated to radon exposure based on the French cohort of uranium miners. The mains stages were (1) to assess the characteristics (size, nature, structure and distribution) of measurement error in the French uranium miners cohort, (2) to investigate the impact of measurement error in radon exposure on the estimated excess relative risk (ERR) of lung cancer death associated to radon exposure, and (3) to compare the performance of methods for correction of these measurement error effects.The French cohort of uranium miners includes more than 5000 miners chronically exposed to radon with a follow-up duration of 30 years. Measurement errors have been characterized taking into account the evolution of uranium extraction methods and of radiation protection measures over time. A simulation study based on the French cohort of uranium miners has been carried out to investigate the effects of these measurement errors on the estimated ERR and to assess the performance of different methods for correcting these effects.Measurement error associated to radon exposure decreased over time, from more than 45% in the early 70’s to about 10% in the late 80’s. Its nature also changed over time from mostly Berkson to classical type from 1983. Simulation results showed that measurement error leads to an attenuation of the ERR towards the null, with substantial bias on ERR estimates in the order of 60%. All three error-correction methods allowed a noticeable but partial reduction of the attenuation bias. An advantage was observed for the simulation-extrapolation method (SIMEX) in our context, but the performance of the three correction methods highly depended on the accurate determination of the characteristics of measurement error.This work illustrates the importance of measurement error correction in order to obtain reliable estimates of the exposure-risk relationship between radon and lung cancer. Corrected risk estimates should prove of great interest in the elaboration of protection policies against radon in radioprotection and in public health
Prise en compte des erreurs de mesure dans l'analyse du risque associe a l'exposition aux rayonnements ionisants dans une cohorte professionnelle (application à la cohorte française des mineurs d'uranium)
No full textDans les études épidémiologiques, les erreurs de mesure de l exposition étudiée peuvent biaiser l estimation des risques liés à cette exposition. Un grand nombre de méthodes de correction de l effet de ces erreurs a été développé mais en pratique elles ont été rarement appliquées, probablement à cause du fait que leur capacité de correction et leur mise en œuvre sont peu maîtrisées. Une autre raison non moins importante est que, en l absence de données répétées ou de données de validation, ces méthodes de correction exigent la connaissance détaillée des caractéristiques (taille, nature, structure et distribution) des erreurs de mesure. L objectif principal de cette thèse est d étudier l impact de la prise en compte des erreurs de mesure dans les analyses du risque de décès par cancer du poumon associé à l exposition au radon à partir de la cohorte française des mineurs d uranium (qui ne dispose ni de données répétées, ni de données de validation). Les objectifs spécifiques étaient (1) de caractériser les erreurs de mesure associées aux expositions radiologiques (radon et ses descendants, poussières d uranium et rayonnements gamma), (2) d étudier l impact des erreurs de mesure de l exposition au radon et à ses descendants sur l estimation de l excès de risque relatif (ERR) de décès par cancer du poumon et (3) d étudier et comparer la performance des méthodes de correction de l effet de ces erreurs. La cohorte française des mineurs d uranium comprend plus de 5000 individus exposés de manière chronique au radon et à ses descendants qui ont été suivis en moyenne pendant 30 ans. Les erreurs de mesure ont été caractérisées en prenant en compte l évolution des méthodes d extraction et de la surveillance radiologique des mineurs au fil du temps. Une étude de simulation basée sur la cohorte française des mineurs d uranium a été mise en place pour étudier l impact de ces erreurs sur l ERR ainsi que pour comparer la performance des méthodes de correction. Les résultats montrent que les erreurs de mesure de l exposition au radon et à ses descendants ont diminué au fil des années. Pour les premières années, avant 1970, elles dépassaient 45 % et après 1980 elles étaient de l ordre de 10 %. La nature de ces erreurs a aussi changé au cours du temps ; les erreurs essentiellement de nature Berkson ont fait place à des erreurs de nature classique après la mise en place des dosimètres individuels à partir de 1983. Les résultats de l étude de simulation ont montré que les erreurs de mesure conduisent à une atténuation de l ERR vers la valeur nulle, avec un biais important de l ordre de 60 %. Les trois méthodes de correction d erreurs considérées ont permis une réduction notable mais partielle du biais d atténuation. Un avantage semble exister pour la méthode de simulation extrapolation (SIMEX) dans notre contexte, cependant, les performances des trois méthodes de correction sont fortement tributaires de la détermination précise des caractéristiques des erreurs de mesure.Ce travail illustre l importance de l effet des erreurs de mesure sur les estimations de la relation entre l exposition au radon et le risque de décès par cancer du poumon. L obtention d estimation de risque pour laquelle l effet des erreurs de mesure est corrigé devrait s avérer d un intérêt majeur en support des politiques de protection contre le radon en radioprotection et en santé publique.In epidemiological studies, measurement errors in exposure can substantially bias the estimation of the risk associated to exposure. A broad variety of methods for measurement error correction has been developed, but they have been rarely applied in practice, probably because their ability to correct measurement error effects and their implementation are poorly understood. Another important reason is that many of the proposed correction methods require to know measurement errors characteristics (size, nature, structure and distribution).The aim of this thesis is to take into account measurement error in the analysis of risk of lung cancer death associated to radon exposure based on the French cohort of uranium miners. The mains stages were (1) to assess the characteristics (size, nature, structure and distribution) of measurement error in the French uranium miners cohort, (2) to investigate the impact of measurement error in radon exposure on the estimated excess relative risk (ERR) of lung cancer death associated to radon exposure, and (3) to compare the performance of methods for correction of these measurement error effects.The French cohort of uranium miners includes more than 5000 miners chronically exposed to radon with a follow-up duration of 30 years. Measurement errors have been characterized taking into account the evolution of uranium extraction methods and of radiation protection measures over time. A simulation study based on the French cohort of uranium miners has been carried out to investigate the effects of these measurement errors on the estimated ERR and to assess the performance of different methods for correcting these effects.Measurement error associated to radon exposure decreased over time, from more than 45% in the early 70 s to about 10% in the late 80 s. Its nature also changed over time from mostly Berkson to classical type from 1983. Simulation results showed that measurement error leads to an attenuation of the ERR towards the null, with substantial bias on ERR estimates in the order of 60%. All three error-correction methods allowed a noticeable but partial reduction of the attenuation bias. An advantage was observed for the simulation-extrapolation method (SIMEX) in our context, but the performance of the three correction methods highly depended on the accurate determination of the characteristics of measurement error.This work illustrates the importance of measurement error correction in order to obtain reliable estimates of the exposure-risk relationship between radon and lung cancer. Corrected risk estimates should prove of great interest in the elaboration of protection policies against radon in radioprotection and in public health.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF
Radiomics-Based Classification of Tumor and Healthy Liver on Computed Tomography Images
No full textLiver malignancies, particularly hepatocellular carcinoma and metastasis, stand as prominent contributors to cancer mortality. Much of the data from abdominal computed tomography images remain underused by radiologists. This study explores the application of machine learning in differentiating tumor tissue from healthy liver tissue using radiomics features. Preoperative contrast-enhanced images of 94 patients were used. A total of 1686 features classified as first-order, second-order, higher-order, and shape statistics were extracted from the regions of interest of each patient’s imaging data. Then, the variance threshold, the selection of statistically significant variables using the Student’s t-test, and lasso regression were used for feature selection. Six classifiers were used to identify tumor and non-tumor liver tissue, including random forest, support vector machines, naive Bayes, adaptive boosting, extreme gradient boosting, and logistic regression. Grid search was used as a hyperparameter tuning technique, and a 10-fold cross-validation procedure was applied. The area under the receiver operating curve (AUROC) assessed the performance. The AUROC scores varied from 0.5929 to 0.9268, with naive Bayes achieving the best score. The radiomics features extracted were classified with a good score, and the radiomics signature enabled a prognostic biomarker for hepatic tumor screening
Correction to: Using decision fusion methods to improve outbreak detection in disease surveillance
No full textFollowing publication of the original article [1], the authors reported that one of the authors’ names is spelled incorrectly
Exploring the Performance of Methods to Deal Multicollinearity: Simulation and Real Data in Radiation Epidemiology Area
No full textThe issue of multicollinearity has long been acknowledged in statistical modelling; however, it is often untreated in the most of published papers. Indeed, the use of methods for multicollinearity correction is still scarce. One important reason is that despite many proposed methods, little is known about their strength or performance. We compare the statistical properties and performance of four main techniques to correct multicollinearity, i.e., Ridge Regression (R-R), Principal Components Regression (PC-R), Partial Least Squares Regression (PLS-R), and Lasso Regression (L-R), in both a simulation study and two real data examples used for modelling volumes of heart and Thyroid as a function of clinical and anthropometric parameters. We find that when the statistical approaches were used to address different levels of collinearity, we observed that R-R, PC-R and PLS-R appeared to have a somewhat similar behavior, with a slight advantage for the PLS-R. Indeed, in all implemented cases, the PLS-R always provided the smallest value of root mean square error (RMSE). When the degree of collinearity was moderate, low or very low, the L-R method had also somewhat similar performance to other methods. Furthermore, correction methods allowed us to provide stable and trustworthy parameter estimates for predictors in the modelling of heart and Thyroid volumes. Therefore, this work will contribute to highlighting performances of methods used only for situations ranging from low to very high multicollinearity
Using decision fusion methods to improve outbreak detection in disease surveillance
No full textAbstract Background When outbreak detection algorithms (ODAs) are considered individually, the task of outbreak detection can be seen as a classification problem and the ODA as a sensor providing a binary decision (outbreak yes or no) for each day of surveillance. When they are considered jointly (in cases where several ODAs analyze the same surveillance signal), the outbreak detection problem should be treated as a decision fusion (DF) problem of multiple sensors. Methods This study evaluated the benefit for a decisions support system of using DF methods (fusing multiple ODA decisions) compared to using a single method of outbreak detection. For each day, we merged the decisions of six ODAs using 5 DF methods (two voting methods, logistic regression, CART and Bayesian network - BN). Classical metrics of accuracy, prediction and timelines were used during the evaluation steps. Results In our results, we observed the greatest gain (77%) in positive predictive value compared to the best ODA if we used DF methods with a learning step (BN, logistic regression, and CART). Conclusions To identify disease outbreaks in systems using several ODAs to analyze surveillance data, we recommend using a DF method based on a Bayesian network. This method is at least equivalent to the best of the algorithms considered, regardless of the situation faced by the system. For those less familiar with this kind of technique, we propose that logistic regression be used when a training dataset is available
Correction: Zossou et al. Radiomics-Based Classification of Tumor and Healthy Liver on Computed Tomography Images. Cancers 2024, 16, 1158
No full textText Correction [...
Risk of subsequent primary leukaemias among 69,460 five-year survivors of childhood cancer diagnosed from 1940 to 2008 in Europe: A cohort study within PanCareSurFup
No full textBackground: Survivors of childhood cancers are at risk of developing subsequent primary leukaemias (SPLs), but the long-term risks beyond 20 years of treatment are still unclear. We investigated the risk of SPLs in five-year childhood cancer survivors using a large-scale pan-European (PanCareSurFup) cohort and evaluated variations in the risk by cancer and demographic factors. Methods: This largest-ever assembled cohort comprises 69,460 five-year childhood cancer survivors from 12 European countries. Standardised incidence ratios (SIRs) and absolute excess risks (AERs) were calculated. Results: One hundred fifteen survivors developed an SPL including 86 myeloid leukaemias (subsequent primary myeloid leukaemias [SPMLs]), 17 lymphoid leukaemias and 12 other types of leukaemias; of these SPLs, 31 (27%) occurred beyond 20 years from the first childhood cancer diagnosis. Compared with the general population, childhood cancer survivors had a fourfold increased risk (SIR = 3.7, 95% confidence interval [CI]: 3.1 to 4.5) of developing leukaemia, and eight leukaemias per 100,000 person-years (AER = 7.5, 95% CI: 6.0 to 9.2) occurred in excess of that expected. The risks remained significantly elevated beyond 20 years from the first primary malignancy (SIR = 2.4, 95% CI: 1.6 to 3.4). Overall, the risk ratio for SPML (SIR = 5.8, 95% CI: 4.6 to 7.1) was higher than that for other SPLs. Conclusions: We demonstrate that beyond 20 years after childhood cancer diagnosis, survivors experience an increased risk for SPLs compared with that expected from the general population. Our findings highlight the need for awareness by survivors and their healthcare providers for potential risk related to SPL. © 2019 Elsevier Lt
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