Medical History, Lifestyle, Family History, and Occupational Risk Factors for Follicular Lymphoma: The InterLymph Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Follicular lymphoma (FL) has been linked with cigarette smoking and, inconsistently, with other risk factors. METHODS: We assessed associations of medical, hormonal, family history, lifestyle, and occupational factors with FL risk in 3530 cases and 22639 controls from 19 case-control studies in the InterLymph consortium. Age-, race/ethnicity-, sex- and study-adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated using logistic regression. RESULTS: Most risk factors that were evaluated showed no association, except for a few modest or sex-specific relationships. FL risk was increased in persons: with a first-degree relative with non-Hodgkin lymphoma (OR = 1.99; 95% CI = 1.55 to 2.54); with greater body mass index as a young adult (OR = 1.15; 95% CI = 1.04 to 1.27 per 5 kg/m(2) increase); who worked as spray painters (OR = 2.66; 95% CI = 1.36 to 5.24); and among women with Sjögren syndrome (OR = 3.37; 95% CI = 1.23 to 9.19). Lower FL risks were observed in persons: with asthma, hay fever, and food allergy (ORs = 0.79-0.85); blood transfusions (OR = 0.78; 95% CI = 0.68 to 0.89); high recreational sun exposure (OR = 0.74; 95% CI = 0.65 to 0.86, fourth vs first quartile); who worked as bakers or millers (OR = 0.51; 95% CI = 0.28 to 0.93) or university/higher education teachers (OR = 0.58; 95% CI = 0.41 to 0.83). Elevated risks specific to women included current and longer duration of cigarette use, whereas reduced risks included current alcohol use, hay fever, and food allergies. Other factors, including other autoimmune diseases, eczema, hepatitis C virus seropositivity, hormonal drugs, hair dye use, sun exposure, and farming, were not associated with FL risk. CONCLUSIONS: The few relationships observed provide clues suggesting a multifactorial etiology of FL but are limited in the extent to which they explain FL occurrence.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».