Markers of infection, breast-feeding and childhood acute lymphoblastic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
Infections are suspected to play a role in the aetiology of childhood leukaemia. In 1989-95, we evaluated the relation between childhood acute lymphoblastic leukaemia and pre- and postnatal markers of exposure to infection, as well as breast-feeding. A population-based case-control study was carried out in certain regions of Québec, Canada, in 1989-95 including 491 incident cases diagnosed between 1980 and 1993 and aged between 0 and 9 years. An identical number of healthy controls matched for age, sex and region of residence at the date of diagnosis was included. Having older siblings, mother's use of antibiotics during pregnancy, and being born second or later were all associated with increased risk of leukaemia while early day-care attendance (odds ratio (OR) = 0.49; 95% CI 0.31-0.77), and breast-feeding (OR = 0.68; 95% CI 0.49-0.95) were significantly protective. A marker of population mixing was not a risk factor. When including all variables defining family structure in a model, having older siblings at time of diagnosis was a risk factor among children diagnosed before 4 years of age (OR = 4.54; 95% CI 2.27-9.07) whereas having older siblings in the first year of life was protective among children diagnosed at 4 years of age or later (OR = 0.46; 95% CI 0.22-0.97).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».