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Enregistrement W2136985358 · doi:10.1093/jncimonographs/lgu004

Medical History, Lifestyle, and Occupational Risk Factors for Hairy Cell Leukemia: The InterLymph Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project

2014· article· en· W2136985358 sur OpenAlexfundno aff
Alain Monnereau, Susan L. Slager, Ann M. Hughes, J. A. Smith, Bengt Glimelius, Thomas M. Habermann, Sonja I. Berndt, Anthony Staines, A. D. Norman, James R. Cerhan, Joshua N. Sampson, Lindsay M. Morton, Jacqueline Clavel

Notice bibliographique

RevueJNCI Monographs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthYale UniversityInstitut BergoniéInstitut de Veille SanitaireAgence Nationale de Sécurité Sanitaire de l’Alimentation, de l’Environnement et du TravailAmerican Association for Cancer ResearchBundesamt für StrahlenschutzJosé Carreras Leukämie-StiftungAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaInstitut National Du CancerUniversità degli Studi di CagliariInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleEuropean CommissionMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAlleanza Contro il CancroRégion NormandieUniversité de BourgogneHealth Research BoardFondation de FranceGeneralitat de CatalunyaBundesministerium für Bildung und ForschungUniversity of Rochester
Mots-clésMedicineOdds ratioQuartileConfidence intervalDemographyLogistic regressionInternal medicineMultivariate analysisEtiologyLeukemiaCase-control studyEpidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the etiology of hairy cell leukemia (HCL), a rare B-cell lymphoproliferative disorder with marked male predominance. Our aim was to identify key risk factors for HCL. METHODS: A pooled analysis of individual-level data for 154 histologically confirmed HCL cases and 8834 controls from five case-control studies, conducted in Europe and Australia, was undertaken. Age-, race and/or ethnicity-, sex-, and study-adjusted odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated using unconditional logistic regression. RESULTS: The usual patterns for age and sex in HCL were observed, with a median age of 55 years and sex ratio of 3.7 males to females. Cigarette smoking was inversely associated with HCL (OR = 0.51, 95% CI = 0.37 to 0.71) with dose-response relationships observed for duration, frequency, and lifetime cigarette smoking (P(trend) < .001). In contrast, occupation as a farmer was positively associated with HCL (OR = 2.34, 95% CI = 1.36 to 4.01), with a dose-response relationship observed for duration (OR = 1.82, 95% CI = 0.85 to 3.88 for ≤ 10 years vs never; and OR = 2.98, 95% CI = 1.50 to 5.93 for >10 years vs never; P(trend) = .025). Adult height was also positively associated with HCL (OR = 2.69, 95% CI = 1.39 to 5.29 for upper vs lower quartile of height). The observed associations remained consistent in multivariate analysis. CONCLUSIONS: Our observations of an increased risk of HCL from farming exposures and decreased risk from smoking exposures, independent of one another, support a multifactorial origin and an etiological specificity of HCL compared with other non-Hodgkin lymphoma subtypes. The positive association with height is a novel finding that needs replication.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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