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Enregistrement W2156455627 · doi:10.2217/17455057.3.1.1

Non-Small Cell Lung Cancer: Does Estrogen Affect Outcome?

2006· article· en· W2156455627 sur OpenAlexaboutno aff
Jack W. Singer

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)EstrogenLung cancerOncologyOutcome (game theory)MedicineCancerInternal medicinePsychologyCommunicationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reflecting the increasing rate of tobacco use in women after World War II, the age-adjusted rate of lung cancer incidence in women has climbed from less than 20 per 100,000 in 1973 to approximately 40 per 100,000 by 1999 [101]. Currently, approximately 20% of women in the USA smoke, with little evidence that the frequency will decline due to antismoking campaigns [1]. The smoking prevalence is highest in younger women, especially those from economically and educationally deprived backgrounds. Although the rate of lung cancer deaths in men has started to decline, it only appears to have slowed its rate of increase in women, who now account for more than 40% of lung cancer deaths [2]. In the USA, lung cancer-related deaths in women now exceed those from breast or colon cancer combined [3]. Women may be more susceptible to the carcinogenic effects of tobacco smoke than men. This has been demonstrated epidemiologically, as well as in laboratory and clinical studies. In a study in 800 Canadian women, the association of smoking and nonsmall-cell lung cancer (NSCLC) was significantly stronger for females than for males [4]. In subjects with a history of 40 packyears, compared with lifelong nonsmoking, the odds ratio for women to develop lung cancer was 27.9 (95% confidence interval [CI]: 14.9–52.0) and for men was 9.60 (95% CI: 5.64–16.3). Higher odds ratios for females were also seen within each of the major histological groupings. Thus, the elevated risk of lung cancer currently observed in other studies for female ever-smokers compared with male ever-smokers may be due to higher susceptibility among females. A case–control study of 4000 patients and control subjects was conducted in the USA [5]. The

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,333 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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