A systematic review and meta-analysis of the association between childhood infections and the risk of childhood acute lymphoblastic leukaemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To determine whether childhood infections were associated with the development of childhood acute lymphoblastic leukaemia (ALL). METHODS: We included studies that assessed any infection in childhood prior to the diagnosis of ALL in children aged 0-19 years compared to children without cancer. The primary analysis synthesised any infection against the odds of ALL, and secondary analyses assessed the frequency, severity, timing of infections, and specific infectious agents against the odds of ALL. Subgroup analyses by data source were investigated. RESULTS: In our primary analysis of 12 496 children with ALL and 2 356 288 children without ALL from 38 studies, we found that any infection was not associated with ALL (odds ratio (OR)=1.10, 95% CI: 0.95-1.28). Among studies with laboratory-confirmed infections, the presence of infections increased the odds of ALL by 2.4-fold (OR=2.42, 95% CI: 1.54-3.82). Frequency, severity, and timing of infection were not associated with ALL. CONCLUSIONS: The hypothesis put forward by Greaves and others about an infectious aetiology are neither confirmed nor refuted and the overall evidence remains inadequate for good judgement. The qualitative difference in the subgroup effects require further study, and future research will need to address the challenges in measuring infectious exposures.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| 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) | 0,004 | 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 ».