Autoimmune disorders and risk of non-Hodgkin lymphoma subtypes: a pooled analysis within the InterLymph Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Some autoimmune disorders are increasingly recognized as risk factors for non-Hodgkin lymphoma (NHL) overall, but large-scale systematic assessments of risk of NHL subtypes are lacking. We performed a pooled analysis of self-reported autoimmune conditions and risk of NHL and subtypes, including 29 423 participants in 12 case-control studies. We computed pooled odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) in a joint fixed-effects model. Sjögren syndrome was associated with a 6.5-fold increased risk of NHL, a 1000-fold increased risk of parotid gland marginal zone lymphoma (OR = 996; 95% CI, 216-4596), and with diffuse large B-cell and follicular lymphomas. Systemic lupus erythematosus was associated with a 2.7-fold increased risk of NHL and with diffuse large B-cell and marginal zone lymphomas. Hemolytic anemia was associated with diffuse large B-cell NHL. T-cell NHL risk was increased for patients with celiac disease and psoriasis. Results for rheumatoid arthritis were heterogeneous between studies. Inflammatory bowel disorders, type 1 diabetes, sarcoidosis, pernicious anemia, and multiple sclerosis were not associated with risk of NHL or subtypes. Thus, specific autoimmune disorders are associated with NHL risk beyond the development of rare NHL subtypes in affected organs. The pattern of associations with NHL subtypes may harbor clues to lymphomagenesis.
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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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».