Self‐reported history of infections and the risk of non‐Hodgkin lymphoma: An InterLymph pooled analysis
Notice bibliographique
Résumé
We performed a pooled analysis of data on self-reported history of infections in relation to the risk of non-Hodgkin lymphoma (NHL) from 17 case-control studies that included 12,585 cases and 15,416 controls aged 16-96 years at recruitment. Pooled odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were estimated in two-stage random-effect or joint fixed-effect models, adjusting for age, sex and study centre. Data from the 2 years before diagnosis (or date of interview for controls) were excluded. A self-reported history of infectious mononucleosis was associated with an excess risk of NHL (OR = 1.26, 95% CI = 1.01-1.57 based on data from 16 studies); study-specific results indicate significant (I(2) = 51%, p = 0.01) heterogeneity. A self-reported history of measles or whooping cough was associated with an approximate 15% reduction in risk. History of other infection was not associated with NHL. We find little clear evidence of an association between NHL risk and infection although the limitations of data based on self-reported medical history (particularly of childhood illness reported by older people) are well recognized.
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 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 | 0,024 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».