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Enregistrement W2014791587 · doi:10.1186/1471-2407-9-70

Clustering of cancer among families of cases with Hodgkin Lymphoma (HL), Multiple Myeloma (MM), Non-Hodgkin's Lymphoma (NHL), Soft Tissue Sarcoma (STS) and control subjects

2009· article· en· W2014791587 sur OpenAlexafffundabout
Helen H. McDuffie, Punam Pahwa, Chandima Karunanayake, John J. Spinelli, James A. Dosman

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCarcinogens and Genotoxicity Assessment
Établissements canadiensBC Cancer AgencySaskatchewan HealthUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésFamily historyMedicineCancerLymphomaInternal medicineSarcomaMultiple myelomaPopulationOncologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A positive family history of chronic diseases including cancer can be used as an index of genetic and shared environmental influences. The tumours studied have several putative risk factors in common including occupational exposure to certain pesticides and a positive family history of cancer. METHODS: We conducted population-based studies of Hodgkin lymphoma (HL), Multiple Myeloma (MM), non-Hodgkin's Lymphoma (NHL), and Soft Tissue Sarcoma (STS) among male incident case and control subjects in six Canadian provinces. The postal questionnaire was used to collect personal demographic data, a medical history, a lifetime occupational history, smoking pattern, and the information on family history of cancer. The family history of cancer was restricted to first degree relatives and included relationship to the index subjects and the types of tumours diagnosed among relatives. The information was collected on 1528 cases (HL (n = 316), MM (n = 342), NHL (n = 513), STS (n = 357)) and 1506 age +/- 2 years and province of residence matched control subjects. Conditional logistic regression analyses adjusted for the matching variables were conducted. RESULTS: We found that most families were cancer free, and a minority included two or more affected relatives. HL [(OR(adj) (95% CI) 1.79 (1.33, 2.42)], MM (1.38(1.07, 1.78)), NHL (1.43 (1.15, 1.77)), and STS cases (1.30(1.00, 1.68)) had higher incidence of cancer if any first degree relative was affected with cancer compared to control families. Constructing mutually exclusive categories combining "family history of cancer" (yes, no) and "pesticide exposure > or = 10 hours per year" (yes, no) indicated that a positive family history was important for HL (2.25(1.61, 3.15)), and for the combination of the two exposures increased risk for MM (1.69(1.14,2.51)). Also, a positive family history of cancer both with (1.72 (1.21, 2.45)) and without pesticide exposure (1.43(1.12, 1.83)) increased risk of NHL. CONCLUSION: HL, MM, NHL, and STS cases had higher incidence of cancer if any first degree relative affected with cancer compared to control families. A positive family history of cancer and/or shared environmental exposure to agricultural chemicals play an important role in the development of cancer.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations33
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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