Relationship between cigarette smoking and risk of chronic myeloid leukaemia: a meta-analysis of epidemiological studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous epidemiologic studies that have been reported on the association between cigarette smoking and risk of chronic myeloid leukaemia (CML) have remained controversial. A comprehensive meta-analysis was performed to evaluate smoking as a potential relationship factor and incidence of CML. METHODS: Systematic literatures collected from articles published before August 2015 were searched from PubMed, EMBASE and the Cochrane Library. A total of 10 studies (nine case-controls and one cohort) met inclusion criteria of this meta-analysis. Odds ratios (ORs) with 95% confidence interval (CI) were calculated to assess the strength of the association between cigarette smoking and risk of CML in this study. Quality assessments were performed on the studies with the Newcastle-Ottawa Scale. I2 index was used to evaluate heterogeneity. Finally, publication bias was assessed through funnel plots and Begger's test. RESULTS: No significant association was observed between ever-smokers and CML when compared among non-smokers (OR = 1.13, 95% CI: 0.99-1.29) or between subgroups stratified by smoking history, gender, geographical region, study design and source of patients. Our results demonstrate that this association was stronger in individuals who smoked <20 cigarettes/day (OR = 1.72, 95% CI: 1.06-2.79) vs. individuals who smoked >20 cigarettes/day (OR = 1.24, 95% CI: 0.55-2.81). Moreover, cumulative smoking of <15, 15-30 and >30 pack-years was associated with ORs of 1.22, 1.32 and 1.39, respectively (P < 0.001, for trend). CONCLUSION: This meta-analysis suggests that smoking may significantly increase the risk of CML in a dose-dependent manner. However, additional well-designed, prospective cohort studies are required to verify these findings and identify other risk factors associated with CML.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».