Multiple myeloma and family history of lymphohaematopoietic cancers: Results from the International Multiple Myeloma Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Family clusters of multiple myeloma (MM) suggest disease heritability. Nevertheless, patterns of inheritance and the importance of genetic versus environmental risk factors in MM aetiology remain unclear. We pooled data from eleven case-control studies from the International Multiple Myeloma Consortium to characterize the association of MM risk with having a first-degree relative with a history of a lympho-haematapoietic cancer. Unconditional logistic regression models, adjusted for study, sex, age and education level, were used to estimate associations between MM risk and having a first-degree relative with a history of non-Hodgkin lymphoma, Hodgkin lymphoma, leukaemia or MM. Sex, African American race/ethnicity and age were explored as effect modifiers. A total of 2843 cases and 11 470 controls were included. MM risk was elevated in association with having a first-degree relative with any lympho-haematapoietic cancer (Odds Ratio (OR) = 1·29, 95% Confidence Interval (CI): 1·08-1·55). The association was particularly strong for having a first-degree relative with MM (OR = 1·90, 95% CI: 1·26-2·87), especially among men (OR = 4·13, 95% CI: 2·17-7·85) and African Americans (OR = 5·52, 95% CI: 1·87-16·27).These results support the hypothesis that genetic inheritance plays a role in MM aetiology. Future studies are warranted to characterize interactions of genetic markers with environmental exposures.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».