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Enregistrement W1855726770 · doi:10.7326/m14-2768

Cumulative Incidence of Cancer Among Persons With HIV in North America

2015· article· en· W1855726770 sur OpenAlexafffund
Michael J. Silverberg, Bryan Lau, Chad J. Achenbach, Yuezhou Jing, Keri N. Althoff, Gypsyamber DʼSouza, Eric A. Engels, Nancy A. Hessol, John T. Brooks, Ann N. Burchell, M. John Gill, James J. Goedert, Robert S. Hogg, Michael A. Horberg, Gregory D. Kirk, Mari M. Kitahata, P. Todd Korthuis, William C. Mathews, Ángel M. Mayor, Sharada P. Modur, Sonia Napravnik, Richard M. Novak, Pragna Patel, Anita Rachlis, Timothy R. Sterling, James H. Willig, Amy C. Justice, Richard D. Moore, Robert Dubrow

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensOntario HIV Treatment NetworkAIDS VancouverHealth Sciences CentreSimon Fraser UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineCumulative incidenceAnal cancerIncidence (geometry)Lung cancerCancerColorectal cancerHazard ratioInternal medicineMortality rateCohort studyCohortOncologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cancer is increasingly common among persons with HIV. OBJECTIVE: To examine calendar trends in cumulative cancer incidence and hazard rate by HIV status. DESIGN: Cohort study. SETTING: North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design during 1996 to 2009. PARTICIPANTS: 86 620 persons with HIV and 196 987 uninfected adults. MEASUREMENTS: Cancer type-specific cumulative incidence by age 75 years and calendar trends in cumulative incidence and hazard rates, each by HIV status. RESULTS: Cumulative incidences of cancer by age 75 years for persons with and without HIV, respectively, were as follows: Kaposi sarcoma, 4.4% and 0.01%; non-Hodgkin lymphoma, 4.5% and 0.7%; lung cancer, 3.4% and 2.8%; anal cancer, 1.5% and 0.05%; colorectal cancer, 1.0% and 1.5%; liver cancer, 1.1% and 0.4%; Hodgkin lymphoma, 0.9% and 0.09%; melanoma, 0.5% and 0.6%; and oral cavity/pharyngeal cancer, 0.8% and 0.8%. Among persons with HIV, calendar trends in cumulative incidence and hazard rate decreased for Kaposi sarcoma and non-Hodgkin lymphoma. For anal, colorectal, and liver cancer, increasing cumulative incidence, but not hazard rate trends, were due to the decreasing mortality rate trend (-9% per year), allowing greater opportunity to be diagnosed. Despite decreasing hazard rate trends for lung cancer, Hodgkin lymphoma, and melanoma, cumulative incidence trends were not seen because of the compensating effect of the declining mortality rate. LIMITATION: Secular trends in screening, smoking, and viral co-infections were not evaluated. CONCLUSION: Cumulative cancer incidence by age 75 years, approximating lifetime risk in persons with HIV, may have clinical utility in this population. The high cumulative incidences by age 75 years for Kaposi sarcoma, non-Hodgkin lymphoma, and lung cancer support early and sustained antiretroviral therapy and smoking cessation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations330
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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