What investigations are needed to optimally monitor for malignancies in SLE?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The overall cancer incidence risk in systemic lupus erythematosus (SLE) is approximately 15%-20% more than in the general population. Nevertheless, to date, the optimal malignancy screening measures in SLE remain undefined. Our objective is to determine what investigations are needed to optimally monitor for malignancies in SLE in order to inform upcoming Canadian Rheumatology Association recommendations. METHODS: We conducted a systematic search looking at three scientific sources, Embase, Medline and Cochrane, in an attempt to identify cancer screening recommendations for patients with SLE. We used a filter for observational studies and included articles published in 2000 and onward. RESULTS: The initial search strategy led to 986 records. After removal of duplicates and articles unrelated to SLE, we were left with 497 titles. From those, 79 research articles on cancer incidence in SLE were isolated and reviewed. Of the 79 original research papers, 25 offered screening recommendations, 14 suggested additional cancer screening whereas 11 studies simply promoted adherence to general population screening measures. The suggestions for more rigorous screening included recommending human papilloma virus testing in addition to routine cervical screening, and/or that cervical screening should be performed annually and/or suggested urine cancer screening in SLE patients with a history of cyclophosphamide exposure. CONCLUSIONS: We found no original research studies directly comparing cancer screening strategies in SLE. Generally, authors recommend adherence to general population screening measures, particularly cervical screening. This, possibly with adding targeted screening in special cases (e.g. annual urine cytology in patients with prior cyclophosphamide exposure, and considering existing lung cancer screening guidelines for past heavy smokers), may be a reasonable approach for cancer screening in SLE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».