MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119761437 · doi:10.1093/jncimonographs/lgu005

Rationale and Design of the International Lymphoma Epidemiology Consortium (InterLymph) Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project

2014· review· en· W2119761437 sur OpenAlexafffund
Lindsay M. Morton, Joshua N. Sampson, James R. Cerhan, Jennifer Turner, Claire M. Vajdic, Sophia Wang, Karin E. Smedby, Sílvia de Sanjosé, Alain Monnereau, Yolanda Benavente, Paige M. Bracci, Brian C.‐H. Chiu, Christine F. Skibola, Yuqing Zhang, Sam M. Mbulaiteye, Michael J. Spriggs, Don Robinson, A. D. Norman, Eleanor Kane, John J. Spinelli, Jennifer L. Kelly, Carlo La Vecchia, Luigino Dal Maso, Marc Maynadié, M. E. Kadin, Pierluigi Cocco, Adele Seniori Costantini, Christina A. Clarke, Eve Roman, Lucia Miligi, Joanne S. Colt, Sonja I. Berndt, Andrea ’t Mannetje, Anneclaire J. De Roos, Anne Kricker, Alexandra Nieters, Silvia Franceschi, Mads Melbye, Paolo Boffetta, Jacqueline Clavel, Martha S. Linet, D D Weisenburger, Susan L Slager

Notice bibliographique

RevueJNCI Monographs · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHodgkin lymphomaEpidemiologyLymphomaMedicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Non-Hodgkin lymphoma (NHL), the most common hematologic malignancy, consists of numerous subtypes. The etiology of NHL is incompletely understood, and increasing evidence suggests that risk factors may vary by NHL subtype. However, small numbers of cases have made investigation of subtype-specific risks challenging. The International Lymphoma Epidemiology Consortium therefore undertook the NHL Subtypes Project, an international collaborative effort to investigate the etiologies of NHL subtypes. This article describes in detail the project rationale and design. METHODS: We pooled individual-level data from 20 case-control studies (17471 NHL cases, 23096 controls) from North America, Europe, and Australia. Centralized data harmonization and analysis ensured standardized definitions and approaches, with rigorous quality control. RESULTS: The pooled study population included 11 specified NHL subtypes with more than 100 cases: diffuse large B-cell lymphoma (N = 4667), follicular lymphoma (N = 3530), chronic lymphocytic leukemia/small lymphocytic lymphoma (N = 2440), marginal zone lymphoma (N = 1052), peripheral T-cell lymphoma (N = 584), mantle cell lymphoma (N = 557), lymphoplasmacytic lymphoma/Waldenström macroglobulinemia (N = 374), mycosis fungoides/Sézary syndrome (N = 324), Burkitt/Burkitt-like lymphoma/leukemia (N = 295), hairy cell leukemia (N = 154), and acute lymphoblastic leukemia/lymphoma (N = 152). Associations with medical history, family history, lifestyle factors, and occupation for each of these 11 subtypes are presented in separate articles in this issue, with a final article quantitatively comparing risk factor patterns among subtypes. CONCLUSIONS: The International Lymphoma Epidemiology Consortium NHL Subtypes Project provides the largest and most comprehensive investigation of potential risk factors for a broad range of common and rare NHL subtypes to date. The analyses contribute to our understanding of the multifactorial nature of NHL subtype etiologies, motivate hypothesis-driven prospective investigations, provide clues for prevention, and exemplify the benefits of international consortial collaboration in cancer epidemiology.

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)0,220
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,187
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2200,187
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations64
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJNCI MonographsMême sujetLymphoma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207