Risk of Active Tuberculosis in Patients With Cancer: A Systematic Review and Metaanalysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cancer is a known risk factor for developing active tuberculosis (TB). We determined the incidence and relative risk of active TB in cancer patients compared to the general population. Methods: Electronic databases were searched up to December 2015: Medline, Medline InProcess, EMBASE, PubMed, the Cochrane Database of Systematic Reviews, Cancerlit, and Web of Science. Studies of pathologically confirmed cancer patients were included if active TB was identified concurrently or after the diagnosis. Cumulative incidence rate/100,000 population (CIR) of new cases of TB occurring in cancer patients and comparative incidence rate ratios (IRR) to the general population from the same country of origin were estimated. A random effect meta-analysis was conducted on the CIR and IRR. Results: A total of 23 studies reporting 593 TB cases occurring in 324,041 cancer patients between 1950 and 2011 were identified. In a meta-analysis of 6 studies conducted in the US in 317,243 cancer patients (98% of all patients) the CIR of active TB decreased by 3 fold and 6.5 fold in hematologic and solid cancers respectively before and after 1980. After 1980 the CIR of active TB was highest in hematologic (219/100,000 population, IRR=26), head and neck (143; 16), lung cancers (83; 9) and was lowest in breast and other solid cancers (38; 4). Conclusions: Individuals living in the US with hematologic, head and neck, and lung cancers had a 9-fold higher rate of developing active TB compared to those without cancer and would benefit from targeted latent TB screening and therapy.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».