Ultraviolet Radiation Exposure and Risk of Non-Hodgkin's Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Sun exposure has been suggested to increase the risk of non-Hodgkin's lymphoma. The authors analyzed data from a population-based, case-control study of Connecticut women between 1996 and 2000 to study the hypothesis. Women who reported having had a suntan experienced an increased risk of non-Hodgkin's lymphoma with increasing duration (p(trend) = 0.0062) compared with women who reported never having had a suntan. An almost threefold increased risk of non-Hodgkin's lymphoma was observed among women who reported having had a suntan for less than 3 months per year and a suntan history of more than 60 years (odds ratio = 2.8, 95% confidence interval: 1.6, 4.9) compared with those who reported never having had a suntan. For women who reported having spent time in strong sunlight between 9 a.m. and 3 p.m. during the summer, a 70% increased risk of non-Hodgkin's lymphoma was observed for the highest tertile of duration compared with the lowest (odds ratio = 1.7, 95% confidence interval: 1.2, 2.4). The risk increased with increasing duration of time spent in strong sunlight in summer (p(trend) = 0.0051). The risk appears to vary by non-Hodgkin's lymphoma subtypes. Further investigations of the role of ultraviolet radiation on the risk of non-Hodgkin's lymphoma are warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».