Sun exposure and melanoma risk at different latitudes: a pooled analysis of 5700 cases and 7216 controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melanoma risk is related to sun exposure; we have investigated risk variation by tumour site and latitude. METHODS: We performed a pooled analysis of 15 case-control studies (5700 melanoma cases and 7216 controls), correlating patterns of sun exposure, sunburn and solar keratoses (three studies) with melanoma risk. Pooled odds ratios (pORs) and 95% Bayesian confidence intervals (CIs) were estimated using Bayesian unconditional polytomous logistic random-coefficients models. RESULTS: Recreational sun exposure was a risk factor for melanoma on the trunk (pOR = 1.7; 95% CI: 1.4-2.2) and limbs (pOR = 1.4; 95% CI: 1.1-1.7), but not head and neck (pOR = 1.1; 95% CI: 0.8-1.4), across latitudes. Occupational sun exposure was associated with risk of melanoma on the head and neck at low latitudes (pOR = 1.7; 95% CI: 1.0-3.0). Total sun exposure was associated with increased risk of melanoma on the limbs at low latitudes (pOR = 1.5; 95% CI: 1.0-2.2), but not at other body sites or other latitudes. The pORs for sunburn in childhood were 1.5 (95% CI: 1.3-1.7), 1.5 (95% CI: 1.3-1.7) and 1.4 (95% CI: 1.1-1.7) for melanoma on the trunk, limbs, and head and neck, respectively, showing little variation across latitudes. The presence of head and neck solar keratoses was associated with increased risk of melanoma on the head and neck (pOR = 4.0; 95% CI: 1.7-9.1) and limbs (pOR = 4.0; 95% CI: 1.9-8.4). CONCLUSION: Melanoma risk at different body sites is associated with different amounts and patterns of sun exposure. Recreational sun exposure and sunburn are strong predictors of melanoma at all latitudes, whereas measures of occupational and total sun exposure appear to predict melanoma predominately at low latitudes.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».