MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2413195052 · doi:10.1136/lupus-2016-000156

Standardised incidence ratios (SIRs) for cancer after renal transplant in systemic lupus erythematosus (SLE) and non-SLE recipients

2016· article· en· W2413195052 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteU.S. Department of Veterans AffairsU.S. Department of Health and Human ServicesU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineSystemic lupusIncidence (geometry)Lupus nephritisInternal medicineSystemic lupus erythematosusRenal transplantImmunologyCancerCancer incidenceOncologyGastroenterologyKidneyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We investigated malignancy risk after renal transplantation in patients with and without systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: Using the United States Renal Data System from 2001 to 2009, 143 652 renal transplant recipients with and without SLE contributed 585 420 patient-years of follow-up to determine incident cancers using Medicare claims codes. We calculated standardised incidence ratios (SIRs) of cancer by group using age, sex, race/ethnicity-specific and calendar year-specific cancer rates compared with the US population. RESULTS: 10 160 cancers occurred at least 3 months after renal transplant. Overall cancer risk was increased in both SLE and non-SLE groups compared with the US general population, SIR 3.5 (95% CI 2.1 to 5.7) and SIR 3.7 (95% CI 2.4 to 5.7), respectively. Lip/oropharyngeal, Kaposi, neuroendocrine, thyroid, renal, cervical, lymphoma, liver, colorectal and breast cancers were increased in both groups, whereas only melanoma was increased in SLE and lung cancer was increased in non-SLE. In Cox regression analysis, SLE status (HR 1.1, 95% CI 0.9 to 1.3) was not associated with increased risk of developing cancer, adjusted for other independent risk factors for developing cancer in renal transplant recipients. We found that smoking (HR 2.2, 95% CI 1.2 to 4.0), cytomegalovirus positivity at time of transplant (HR 1.3, 95% CI 1.2 to 1.4), white race (HR 1.2, 95% CI 1.2 to 1.3) and older recipient age at time of transplantation (HR 1.0 95% CI 1.0 to 1.2) were associated with an increased risk for development of cancer, whereas shorter time on dialysis, Epstein-Barr virus or HIV were associated with a lower risk for development of cancer. CONCLUSIONS: Cancer risk in renal transplant recipients appeared similar in SLE and non-SLE subjects, aside from melanoma. Renal transplant recipients may need targeted counselling regarding surveillance and modifiable risk factors.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · 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