Incidence of Malignancy Prior to Antineutrophil Cytoplasmic Antibody–associated Vasculitis Compared to the General Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have reported an increased malignancy risk preceding antineutrophil cytoplasmic antibody-associated vasculitis (AAV), suggesting common pathogenic pathways in these 2 entities. However, the study results were conflicting and often limited to patients with granulomatosis with polyangiitis (GPA). Here, we study the malignancy risk prior to AAV diagnosis [either GPA or microscopic polyangiitis (MPA)] to elaborate on the putative association between malignancy and AAV. METHODS: A total of 203 patients were selected for the current study. Malignancies prior to AAV diagnosis were identified using a nationwide pathology database, and their occurrence was verified by reviewing the medical files of 145 patients (71.4%). The malignancy incidence was compared to the general population by calculation of standardized incidence ratios (SIR), matching for sex, age, and time period. SIR were calculated for 2 intervals: < 2 years and ≥ 2 years prior to AAV diagnosis. Separate analyses were performed for GPA and MPA. RESULTS: The overall risk for malignancy prior to AAV diagnosis was similar to that of the general population (SIR 0.96, 95% CI 0.55-1.57), as was true when risks were analyzed by malignancy type, including skin, bladder, kidney, lung, stomach, rectum, and uterus (SIR ranged from 1.64 to 4.14). We found no significant difference in malignancy risk between patients with GPA and MPA. CONCLUSION: Our findings do not support the hypothesis that preceding malignancies and AAV have a causal relationship or shared pathogenic pathways.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».