MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113301890 · doi:10.3109/10428191003802340

Human leukocyte antigen class I alleles and the risk of chronic myelogenous leukemia: a meta-analysis

2010· review· en· W2113301890 sur OpenAlexaff
Christopher Naugler, Robert Liwski

Notice bibliographique

RevueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphoma · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdds ratioChronic myelogenous leukemiaHuman leukocyte antigenMeta-analysisAlleleImmunologyMedicineContext (archaeology)PopulationLeukemiaOncologyBiologyGeneticsInternal medicineAntigenEnvironmental healthGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of different human leukocyte antigen (HLA) allele associations with chronic myelogenous leukemia (CML) have been previously reported. The specific associations reported in one population, however, are rarely replicated in other populations. We attempted to explore these associations by performing a meta-analysis of published studies. Following a Medline search, we identified four studies which presented raw data on all allele associations with CML (significant and non-significant). Meta-analysis of these revealed a significant risk association with the HLA-A*02 (pooled odds ratio 1.33, 95% confidence interval 1.10-1.61) allele and a significant protective effect with the HLA-B*35 allele (pooled odds ratio 0.64, 95% confidence interval 0.48-0.86). To our knowledge this is the first study to demonstrate the epidemiologic association between HLA-A*02 and the risk of CML, and we discuss this in the context of recent immunological studies reporting data on BCR-ABL fusion peptide presentation and subsequent immune response. Our findings suggest that individual epidemiological studies may lack statistical power, or may have other interfering factors which prevent the unmasking of overall associations. Meta-analyses of published studies may overcome these limitations and may prove useful in uncovering allele-disease associations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,015
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLeukemia & lymphoma/Leukemia and lymphomaMême sujetChronic Myeloid Leukemia TreatmentsTravaux en français237 207