Medical History, Lifestyle, Family History, and Occupational Risk Factors for Chronic Lymphocytic Leukemia/Small Lymphocytic Lymphoma: The InterLymph Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic lymphocytic leukemia (CLL) and small lymphocytic lymphoma (SLL) are two subtypes of non-Hodgkin lymphoma. A number of studies have evaluated associations between risk factors and CLL/SLL risk. However, these associations remain inconsistent or lacked confirmation. This may be due, in part, to the inadequate sample size of CLL/SLL cases. METHODS: We performed a pooled analysis of 2440 CLL/SLL cases and 15186 controls from 13 case-control studies from Europe, North America, and Australia. We evaluated associations of medical history, family history, lifestyle, and occupational risk factors with CLL/SLL risk. Multivariate logistic regression analyses were used to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: We confirmed prior inverse associations with any atopic condition and recreational sun exposure. We also confirmed prior elevated associations with usual adult height, hepatitis C virus seropositivity, living or working on a farm, and family history of any hematological malignancy. Novel associations were identified with hairdresser occupation (OR = 1.77, 95% CI = 1.05 to 2.98) and blood transfusion history (OR = 0.79, 95% CI = 0.66 to 0.94). We also found smoking to have modest protective effect (OR = 0.9, 95% CI = 0.81 to 0.99). All exposures showed evidence of independent effects. CONCLUSIONS: We have identified or confirmed several independent risk factors for CLL/SLL supporting a role for genetics (through family history), immune function (through allergy and sun), infection (through hepatitis C virus), and height, and other pathways of immune response. Given that CLL/SLL has more than 30 susceptibility loci identified to date, studies evaluating the interaction among genetic and nongenetic factors are warranted.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle