Cancer Risk Factors in SLE: Multivariate Regression Analysis in 16,409 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background : We assessed factors associated with cancer risk in systemic lupus erythematosus (SLE), relative to the general population, using a large international multi-centre clinical cohort (30 centres, 16,409 patients). Methods : Cancers were ascertained by registry linkage. We used Poisson hierarchical regression to assess for potential independent effects of sex, race/ethnicity, age group, SLE duration, and calendar-year period on the standardized incidence ratios (SIR; ratio of cancers observed to expected). The hierarchical model allowed for differences in effects across countries. The primary regression analyses were done using the overall cancer SIRs; in secondary analyses we focused on hematological cancer SIRs. Results : In adjusted analyses, we demonstrated lower SIR estimates for overall cancer risk, in black versus white SLE patients, in SLE patients of older versus younger age, and for patients with SLE duration of 5 years or more (versus lower duration). Female sex and calendar year were not clearly associated. Regarding hematological cancers specifically, SLE duration of 5 years or more again appeared to be associated with lower SIR estimates. Conclusion : Cancer risk in SLE is increased relative to the general population; this is particularly true for patients of white race/ethnicity, younger age, and of shorter SLE duration.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».