Risk of Colorectal Carcinoma in Post-Liver Transplant Patients: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Liver transplant patients (LTx) have an increased risk for developing de novo malignancies, but for colorectal cancer (CRC) this risk is less clear. We aimed to determine whether the CRC risk post-LTx was increased. A systematic search was performed in MEDLINE and Cochrane databases to identify studies published between 1986 and 2008 reporting on the risk of CRC post-LTx. The outcomes were (1) CRC incidence rate (IR per 100,000 person-years (PY)) compared to a weighted age-matched control population using SEER and (2) relative risk (RR) for CRC compared to the general population. If no RR data were available, the RR was estimated using SEER. Twenty-nine studies were included. The overall post-LTx IR was 119 (95% CI 88-161) per 100,000 PY. The overall RR was 2.6 (95% CI 1.7-4.1). The non-primary sclerosing cholangitis (PSC) IR was 129 per 100,000 PY (95% CI 81-207). Compared to SEER (71 per 100,000 PY), the non-PSC RR was 1.8 (95% CI 1.1-2.9). In conclusion, the overall transplants and the subgroup non-PSC transplants have an increased CRC risk compared to the general population. However, in contrast to PSC, non-PSC transplants do not need an intensified screening strategy compared to the general population until a prospective study further defines recommendations.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».