Malignancy Risk in Systemic Lupus: Recent Research and Ongoing Challenges
Notice bibliographique
Résumé
What is the magnitude of cancer risk in systemic lupus erythematosus (SLE) compared to the general population? Recent data confirmed a slight increased risk in SLE for all cancers combined, as well as a moderate increased risk of lung cancer, and a strikingly increased risk for hematological malignancies. The hematological cancer type most clearly elevated in SLE is non-Hodgkins lymphoma (NHL); Hodgkins lymphoma appears to be increased as well. In SLE, the most commonly identified NHL subtype is diffuse large B-cell lymphoma. Recent analyses suggest that lymphoma in autoimmune rheumatic diseases, including SLE, often presents extra-nodally and/or in advanced stages. Some data suggest that mortality risk in SLE patients with NHL has a bimodal pattern, with a number of patients succumbing early on, and the remainder experiencing fairly good survival rates. Key issues remaining under study relate to the links between cancer risk, clinical features, and medication exposures. New data suggest that disease-related factors may be as or more important, compared to other exposures such as immunosuppressive therapy. The challenge of establishing the independent influences of medication exposures versus disease activity on the risk of malignancy in SLE remains. Work in progress should shed light on these very important issues. Keywords: Malignancy, cancer, systemic lupus erythematosus, SLE, lymphoma, NHL
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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 | 0,025 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».