Seroprevalence of Helicobacter Pylori Infection in Patients with Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
To determine the Helicobacter pylori (HP) seroprevalence in patients with non-Hodgkin's lymphoma (NHL) and other hematological conditions. Sera were collected from 444 patients with NHL, Hodgkin's disease (HD), lymphoproliferative disorders (LPD), myeloproliferative disorders (MPD), and other hematological conditions. HP seropositivity was determined by ELISA and the results were compared among diagnostic groups HP seropositivity was observed in 168/444 (38%) of the total population. Higher seropositivity rates were associated with increasing age (p=0.001), and country of birth outside the USA and Canada (p=0.0001). Among the diagnostic groups, patients with NHL demonstrated the highest frequency (43%) and those with HD, the lowest frequency (20%; p=.026) of HP seropositivity. The differences among diagnostic groups remained statistically significant after controlling for country of birth (p<0.05), but not after controlling for patient age at diagnosis. The HP seroprevalence of G1 NHL was 55% compared to 40% for non-G1 NHL (p=NS). The highest rate of HP seropositivity (67%) occurred in gastric MALT lymphoma patients, although this did not reach statistical significance compared to the non MALT group (50%) due to small sample size. In conclusion, the rate of HP seropositivity in patients with MALT lymphoma in the USA appears to be lower than in Europe. Helicobacter pylori does not appear to be an important factor in other types of NHL of the G1 tract or elsewhere. Studies of HP prevalence should be controlled for country of birth as well as for age.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».