What is the quantitative risk of gastric cancer in the first-degree relatives of patients? A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMTo quantify the risk of gastric cancer in first-degree relatives of patients with the cancer. METHODSA comprehensive literature search was performed.Case-control trials comparing the frequency of a positive family history of gastric cancer in patients with gastric cancer, vs 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. RESULTSThirty-two relevant studies out of 612 potential abstracts (n = 80690 individuals) were included.19.0% of the patients and 10.9% of the controls had at least one relative with gastric cancer (P < 0.00001).The pooled relative risk for the development of gastric cancer in association with a positive family history was 2.35 (95%CI: 1.96-2.81).The Cochran Q test for heterogeneity was positive (P < 0.00001, I ² = 92%).After excluding the three outlier studies with the highest relative risks, heterogeneity remained significant (P < 0.00001, I ² = 90%).The result was not different among Asian studies as compared to others and remained
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 ».