Previous Lung Diseases and Lung Cancer Risk: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In order to review the epidemiologic evidence concerning previous lung diseases as risk factors for lung cancer, a meta-analysis and systematic review was conducted. METHODS: Relevant studies were identified through MEDLINE searches. Using random effects models, summary effects of specific previous conditions were evaluated separately and combined. Stratified analyses were conducted based on smoking status, gender, control sources and continent. RESULTS: A previous history of COPD, chronic bronchitis or emphysema conferred relative risks (RR) of 2.22 (95% confidence interval (CI): 1.66, 2.97) (from 16 studies), 1.52 (95% CI: 1.25, 1.84) (from 23 studies) and 2.04 (95% CI: 1.72, 2.41) (from 20 studies), respectively, and for all these diseases combined 1.80 (95% CI: 1.60, 2.11) (from 39 studies). The RR of lung cancer for subjects with a previous history of pneumonia was 1.43 (95% CI: 1.22-1.68) (from 22 studies) and for subjects with a previous history of tuberculosis was 1.76 (95% CI=1.49, 2.08), (from 30 studies). Effects were attenuated when restricting analysis to never smokers only for COPD/emphysema/chronic bronchitis (RR=1.22, 0.97-1.53), however remained significant for pneumonia 1.36 (95% CI: 1.10, 1.69) (from 8 studies) and tuberculosis 1.90 (95% CI: 1.45, 2.50) (from 11 studies). CONCLUSIONS: Previous lung diseases are associated with an increased risk of lung cancer with the evidence among never smokers supporting a direct relationship between previous lung diseases and lung cancer.
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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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».