Systemic lupus and malignancies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Individuals with systemic lupus erythematosus (SLE) have an increased susceptibility to certain types of cancer. Given concerns focused on this issue, we present a review of this important topic. RECENT FINDINGS: In non-Hodgkin lymphoma (NHL), a several-fold increased risk is seen in SLE versus the general population. It has long been suspected that immunosuppressive drugs play a role in this risk, but there may be other important driving factors as well. Lupus disease activity may itself heighten the risk of lymphoma in diseases like SLE. Lung cancer risk also is increased in SLE; smoking appears to drive this risk. Additionally, cervical dysplasia risk is increased in SLE, particularly with immunosuppressive drug exposure. An altered clearance of cancer-related viral agents in SLE (due to the disease and/or immunosuppression) may contribute to this risk and may also drive the risk for other cancers (such as vulvovaginal and hepatic carcinomas) in SLE. On the positive side, one new and significant finding is that SLE patients seem to have a decreased risk of certain nonhematologic cancers (breast, ovarian, endometrial, and prostate). SUMMARY: Though much has been learnt so far regarding the risk in SLE, much yet remains unknown.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».