Atopic Disease and Risk of Non–Hodgkin Lymphoma: An InterLymph Pooled Analysis
Notice bibliographique
Résumé
We performed a pooled analysis of data on atopic disease and risk of non-Hodgkin lymphoma (NHL) from 13 case-control studies, including 13,535 NHL cases and 16,388 controls. Self-reported atopic diseases diagnosed 2 years or more before NHL diagnosis (cases) or interview (controls) were analyzed. Pooled odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were computed in two-stage random-effects or joint fixed-effects models, and adjusted for age, sex, and study center. When modeled individually, lifetime history of asthma, hay fever, specific allergy (excluding hay fever, asthma, and eczema), and food allergy were associated with a significant reduction in NHL risk, and there was no association for eczema. When each atopic condition was included in the same model, reduced NHL risk was only associated with a history of allergy (OR, 0.80; 95% CI, 0.68-0.94) and reduced B-cell NHL risk was associated with history of hay fever (OR, 0.85; 95% CI, 0.77-0.95) and allergy (OR, 0.84; 95% CI, 0.76-0.93). Significant reductions in B-cell NHL risk were also observed in individuals who were likely to be truly or highly atopic-those with hay fever, allergy, or asthma and at least one other atopic condition over their lifetime. The inverse associations were consistent for the diffuse large B-cell and follicular subtypes. Eczema was positively associated with lymphomas of the skin; misdiagnosis of lymphoma as eczema is likely, but progression of eczema to cutaneous lymphoma cannot be excluded. This pooled study shows evidence of a modest but consistent reduction in the risk of B-cell NHL associated with atopy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».