Epidemiology of Cancer in Systemic Sclerosis—Systematic Review and Meta-Analysis of Cancer Incidence, Predictors and Mortality*
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The study was conducted to improve our understanding of the epidemiology of cancer in systemic sclerosis (SSc) by evaluating the incidence, prevalence, relative risk of overall and site-specific malignancies, predictors and cancer-attributable mortality. Methods: MEDLINE, CINAHL, EMBASE and Cochrane Library (inception-May 2012) were searched. Estimates were combined using a random effects model. Consistency was evaluated using the I2 statistic. Results: 4876 citations were searched to identify 60 articles. The average incidence of malignancy in SSc was 14 cases/1000 person-years; the prevalence ranged between 4%-22%. Cancer was the leading cause of non-SSc related deaths with a mean of 38%. Overall SIR for all-site malignancy risk was 1.85 (95%CI 1.52, 2.25; I276%). There was a greater risk of lung (SIR 4.69, 95%CI 2.84, 7.75; I293%) and haematological (SIR 2.58, CI 95% 1.75, 3.81; I20%) malignancies, including non-Hodgkin’s lymphoma (SIR 2.55, 95%CI 1.40, 4.67; I20%). SSc patients were at a higher risk of leukemia (SIR 2.79, 95%CI 1.22, 6.37; I20%), malignant melanoma (SIR 2.92, 95%CI 1.76, 4.83; I235%), liver (SIR 4.75, 95%CI 3.09, 7.31; I20%), cervical (SIR 2.28, 95%CI 1.26, 4.09; I254%) and oropharyngeal (SIR 5.0, 95%CI 2.18, 11.47; I258%) cancers. Risk factors include a-RNAP I/III seropositivity, male sex, and late onset SSc. Smoking and longstanding interstitial lung disease increase the risk of lung cancer; Barrett’s esophagus and a positive family history of breast cancer, respectively, increase the risk of esophageal adenocarcinoma and breast cancer. Conclusions: SSc patients have a two-fold increase in all-site malignancy, and greater risk of lung and haematological malignancies that contribute significantly to mortality. Vigilance should be considered in SSc patients with risk factors for 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 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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».