Common infection-related conditions and risk of lymphoid malignancies in older individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic antigenic stimulation may initiate non-Hodgkin (NHL) and Hodgkin lymphoma (HL) development. Antecedent, infection-related conditions have been associated, but evidence by lymphoproliferative subtype is limited. METHODS: From the US SEER-Medicare database, 44,191 NHL, 1832 HL and 200,000 population-based controls, frequency-matched to all SEER cancer cases, were selected. Logistic regression models, adjusted for potential confounders, compared infection-related conditions in controls with HL and NHL patients and by the NHL subtypes diffuse large B-cell, T-cell, follicular and marginal zone lymphoma (MZL). Stratification by race was undertaken. RESULTS: Respiratory tract infections were broadly associated with NHL, particularly MZL. Skin infections were associated with a 15-28% increased risk of NHL and with most NHL subtypes, particularly cellulitis with T-cell lymphoma (OR 1.36, 95%CI 1.24-1.49). Only herpes zoster remained associated with HL following Bonferroni correction (OR 1.55, 95% CI 1.28-1.87). Gastrointestinal and urinary tract infections were not strongly associated with NHL or HL. In stratified analyses by race, sinusitis, pharyngitis, bronchitis and cellulitis showed stronger associations with total NHL in blacks than whites (P<0.001). CONCLUSIONS: Infections may contribute to the aetiologic pathway and/or be markers of underlying immune modulation. Precise elucidation of these mechanisms may provide important clues for understanding how immune disturbance contributes to lymphoma.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».