Hodgkin's lymphoma in systemic lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In systemic lupus erythematosus (SLE), there is a well-documented increased risk of non-Hodgkin's lymphoma (NHL), but little is known about the risk of Hodgkin's lymphoma (HL). The purpose of our work was to describe the phenomenon of HL in SLE. METHODS: A multi-site cohort of 9547 SLE subjects was assembled; HL cases were ascertained through cancer registry linkage, and the standardized incidence ratio (SIR) for HL was determined. We also performed a literature search for HL cases in SLE, and compared these with our sample. Finally, we pooled results from our cohort study with two large population-based cohort studies providing SIR estimates for HL in SLE. RESULTS: Five cases of HL occurred in our SLE cohort during the observation interval, for an SIR of 2.4 (95% CI 0.8, 5.5). The literature review documented 13 HL case reports developing in patients with SLE. A pooled analysis combining our data with the other large cohort studies yielded a standardized incidence ratio of 3.16 (95% CI, 1.63-5.51) for HL in SLE. CONCLUSIONS: Data suggest that risk in SLE is increased not only for NHL, but also for other malignancies arising from B-lymphocytes, including HL.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».