Is Previous Respiratory Disease a Risk Factor for Lung Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Previous respiratory diseases have been associated with increased risk of lung cancer. Respiratory conditions often co-occur and few studies have investigated multiple conditions simultaneously. OBJECTIVES: Investigate lung cancer risk associated with chronic bronchitis, emphysema, tuberculosis, pneumonia, and asthma. METHODS: The SYNERGY project pooled information on previous respiratory diseases from 12,739 case subjects and 14,945 control subjects from 7 case-control studies conducted in Europe and Canada. Multivariate logistic regression models were used to investigate the relationship between individual diseases adjusting for co-occurring conditions, and patterns of respiratory disease diagnoses and lung cancer. Analyses were stratified by sex, and adjusted for age, center, ever-employed in a high-risk occupation, education, smoking status, cigarette pack-years, and time since quitting smoking. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Chronic bronchitis and emphysema were positively associated with lung cancer, after accounting for other respiratory diseases and smoking (e.g., in men: odds ratio [OR], 1.33; 95% confidence interval [CI], 1.20-1.48 and OR, 1.50; 95% CI, 1.21-1.87, respectively). A positive relationship was observed between lung cancer and pneumonia diagnosed 2 years or less before lung cancer (OR, 3.31; 95% CI, 2.33-4.70 for men), but not longer. Co-occurrence of chronic bronchitis and emphysema and/or pneumonia had a stronger positive association with lung cancer than chronic bronchitis "only." Asthma had an inverse association with lung cancer, the association being stronger with an asthma diagnosis 5 years or more before lung cancer compared with shorter. CONCLUSIONS: Findings from this large international case-control consortium indicate that after accounting for co-occurring respiratory diseases, chronic bronchitis and emphysema continue to have a positive association with lung cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».