Medical History, Lifestyle, Family History, and Occupational Risk Factors for Mycosis Fungoides and Sezary Syndrome: The InterLymph Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mycosis fungoides and Sézary syndrome (MF/SS) are rare cutaneous T-cell lymphomas. Their etiology is poorly understood. METHODS: A pooled analysis of 324 MF/SS cases and 17217 controls from 14 case-control studies from Europe, North America, and Australia, as part of the International Lymphoma Epidemiology Consortium (InterLymph) Non-Hodgkin Lymphoma (NHL) Subtypes Project, was carried out to investigate associations with lifestyle, medical history, family history, and occupational risk factors. Multivariate logistic regression models were used to calculate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). RESULTS: We found an increased risk of MF/SS associated with body mass index equal to or larger than 30 kg/m(2) (OR = 1.57, 95% CI = 1.03 to 2.40), cigarette smoking for 40 years or more (OR = 1.55, 95% CI = 1.04 to 2.31), eczema (OR = 2.38, 95% CI = 1.73 to 3.29), family history of multiple myeloma (OR = 8.49, 95% CI = 3.31 to 21.80), and occupation as crop and vegetable farmers (OR = 2.37, 95% CI = 1.14 to 4.92), painters (OR = 3.71, 95% CI = 1.94 to 7.07), woodworkers (OR = 2.20, 95% CI = 1.18 to 4.08), and general carpenters (OR = 4.07, 95% CI = 1.54 to 10.75). We also found a reduced risk of MF/SS associated with moderate leisure time physical activity (OR = 0.46, 95% CI = 0.22 to 0.97). CONCLUSIONS: Our study provided the first detailed analysis of risk factors for MF/SS and further investigation is needed to confirm these findings in prospective data and in other populations.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».