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Enregistrement W2565317983 · doi:10.3747/co.23.3304

The Risk of Colorectal Cancer Is Not Increased after a Diagnosis of Urothelial Cancer: A Population-Based Study

2016· article· en· W2565317983 sur OpenAlexafffundvenueabout
Craig Harlos, Harminder Singh, Zoann Nugent, A Demers, Salaheddin M. Mahmud, Piotr Czaykowski

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensManitoba HealthCancerCare ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Chinese Academy of SciencesManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésMedicineColorectal cancerHazard ratioCancerCancer registryInternal medicineIncidence (geometry)Confidence intervalRecord linkageCohortConfoundingPopulationOncologyProportional hazards modelCohort studyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The data about whether patients with a prior urothelial cancer (UCa) are at increased risk of colorectal cancer (CRC) are conflicting. We used a competing risks analysis to determine the risk of CRC after UCa. Methods Historical cohorts were assembled by record linkage of Manitoba Cancer Registry and Manitoba Health databases. The incidence of CRC for individuals with UCa as their first cancer between 1987 and 2009 was compared with the incidence for randomly selected age- and sex-matched individuals without a cancer diagnosis at the index date (UCa diagnosis date). Three competing outcomes (CRC, another primary cancer, and death) were evaluated by competing risks proportional hazards models with adjustment for relevant confounders. Results The cohorts of 4591 patients with UCa and 22,312 without UCa were followed for a total of 179,287 person– years (py). After UCa, the rate of subsequent colon cancer in UCa patients was 4.5 per 1000 py compared with 3.6 per 1000 py in the non-cancer cohort. In the multivariable analysis, no overall increase in CRC risk was observed for patients first diagnosed with UCa (hazard ratio: 0.88; 95% confidence interval: 0.70 to 1.1; p = 0.26). Conclusions Because of similar CRC risk, a similar CRC screening strategy should be applied for individuals with and without UCa.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,339 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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