Cancer risk in multiple sclerosis: findings from British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Findings regarding cancer risk in people with multiple sclerosis have been inconsistent and few studies have explored the possibility of diagnostic neglect. The influence of a relapsing-onset versus primary progressive course on cancer risk is unknown. We examined cancer risk and tumour size at diagnosis in a cohort of patients with multiple sclerosis compared to the general population and we explored the influence of disease course. Clinical data of patients with multiple sclerosis residing in British Columbia, Canada who visited a British Columbia multiple sclerosis clinic from 1980 to 2004 were linked to provincial cancer registry, vital statistics and health registration data. Patients were followed for incident cancers between onset of multiple sclerosis, and the earlier of emigration, death or study end (31 December 2007). Cancer incidence was compared with that in the age-, sex- and calendar year-matched population of British Columbia. Tumour size at diagnosis of breast, prostate, colorectal and lung cancers were compared with population controls, matched for cancer site, sex, age and calendar year at cancer diagnosis, using the stratified Wilcoxon test. There were 6820 patients included, with 110 666 person-years of follow-up. The standardized incidence ratio for all cancers was 0.86 (95% confidence interval: 0.78-0.94). Colorectal cancer risk was also significantly reduced (standardized incidence ratio: 0.56; 95% confidence interval: 0.37-0.81). Risk reductions were similar by sex and for relapsing-onset and primary progressive multiple sclerosis. Tumour size was larger than expected in the cohort (P = 0.04). Overall cancer risk was lower in patients with multiple sclerosis than in the age-, sex- and calendar year matched general population. The larger tumour sizes at cancer diagnosis suggested diagnostic neglect; this could have major implications for the health, well-being and longevity of people with multiple sclerosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».