Second primary cancers among 109 000 cases of non-Hodgkin's lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
An analysis of other primary cancers in individuals with non-Hodgkin's lymphoma (NHL) can help to elucidate this cancer aetiology. In all, 109 451 first primary NHL were included in a pooled analysis of 13 cancer registries. The observed numbers of second cancers were compared to the expected numbers derived from the age-, sex-, calendar period- and registry-specific incidence rates. We also calculated the standardised incidence ratios for NHL as a second primary after other cancers. There was a 47% (95% confidence interval 43-51%) overall increase in the risk of a primary cancer after NHL. A strongly significant (P<0.001) increase was observed for cancers of the lip, tongue, oropharynx*, stomach, small intestine, colon*, liver, nasal cavity*, lung, soft tissues*, skin melanoma*, nonmelanoma skin*, bladder*, kidney*, thyroid*, Hodgkin's lymphoma*, lymphoid leukaemia* and myeloid leukaemia. Non-Hodgkin's lymphoma as a second primary was increased after cancers marked with an asterisk. Patterns of risk indicate a treatment effect for lung, bladder, stomach, Hodgkin's lymphoma and myeloid leukaemia. Common risk factors may be involved for cancers of the lung, bladder, nasal cavity and for soft tissues, such as pesticides. Bidirectional effects for several cancer sites of potential viral origin argue strongly for a role for immune suppression in NHL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».