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Enregistrement W2604957280 · doi:10.3748/wjg.v23.i13.2435

What is the quantitative risk of gastric cancer in the first-degree relatives of patients? A meta-analysis

2017· review· en· W2604957280 sur OpenAlexaff
Mohammad Yaghoobi, Julia McNabb‐Baltar, Raheleh Bijarchi, Richard H. Hunt

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisCancerInternal medicineRelative riskFamily historyFirst-degree relativesGastroenterologySubgroup analysisStomach cancerRisk factorConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To quantify the risk of gastric cancer in first-degree relatives of patients with the cancer. METHODS: non-gastric cancer controls were retrieved. Studies with missed or non-extractable data, studies in children, abstracts, and duplicate publications were excluded. A meta-analysis of pooled odd ratios was performed using Review Manager 5.0.25. We performed subgroup analysis on Asian studies and a sensitivity analysis based on the quality of the studies, type of the outcome, sample size, and whether studies considered only first-degree relatives. RESULTS: < 0.00001). CONCLUSION: Individuals with a first-degree relative affected with gastric cancer have a risk of about 2.5-fold for the development of gastric cancer. This could be due to genetic or environmental factors. Screening and preventive strategies should be developed for this high-risk population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations81
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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