Incidence of melanoma in organ transplant recipients in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many studies have documented the increased risk of non-melanoma skin cancers in organ transplant recipients (OTRs). However, the incidence of melanoma is less well defined. To date, there have been no studies on the incidence of melanoma in Canadian OTRs. Herein, we determine the incidence and clinical features of melanoma in a cohort of OTRs in Southern Alberta, Canada. METHODS: We used the Southern Alberta Transplant database to identify kidney and liver transplant recipients between the years 2000 and 2012. This population was cross-referenced with the Alberta Cancer Registry for a diagnosis of melanoma. The clinical features of all cases were obtained, and the standardized incidence rate was calculated. RESULTS: We identified 993 OTR patients, representing 5955 person-years. Only one patient developed a melanoma post-transplant, and this was a nodular melanoma. The age-standardized incidence rate was 11 per 100 000 (0.6 per 5955), compared to 13.4 per 100 000 in the general Alberta population (incidence rate ratio of 1.29, with 95% confidence interval of 0.17 to 9.82). CONCLUSIONS: This is the first Canadian study to investigate the association between organ transplantation and melanoma. Our study did not identify an increased risk of developing a de novo melanoma post-transplant.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».