Assessment of cancer risk with β-interferon treatment for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The risk of cancer after exposure to the β-interferons (IFNβs) for multiple sclerosis (MS) has not been established. We assessed whether IFNβ treatment for MS is associated with cancer risk or the risk of specific cancers in a population-based observational study. METHODS: The British Columbia MS database was linked to the provincial Cancer Registry, Vital Statistics death files and Health Registration files. Using a nested case-control design, MS cancer cases were matched with up to 20 randomly selected MS controls at the date of cancer diagnosis by sex, age (± 5 years) and study entry year using incidence density sampling. Associations between treatment exposure and overall or specific (breast, colorectal, lung and prostate) cancers were estimated by conditional logistic regression, adjusted for MS disease duration and age. Tumour size at cancer diagnosis was compared between treated and untreated patients using the stratified Wilcoxon test to explore potential lead time bias. RESULTS: The cohort included 5146 relapsing-onset MS patients and 48,705 person-years of follow-up, during which 227 cancers were diagnosed. Exposure to IFNβ was not significantly different for cases and controls (OR 1.28; 95% CI 0.87 to 1.88). There was a non-significant trend towards an increased risk of IFNβ exposure in the breast cancer cases (OR 1.77; 95% CI 0.92 to 3.42), but no evidence of a dose-response effect. Tumour size was similar between IFNβ treated and untreated cases. CONCLUSIONS: There was no evidence of an increased cancer risk with exposure to IFNβ over a 12-year observation period. However, the trend towards an association between IFNβ and breast cancer should be investigated further.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».