Tinnitus Is Associated with a Higher Risk of Benign Brain Tumors: A Nationwide, Population-Based Secondary Cohort Study of Young and Middle-Aged Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remains unclear whether tinnitus is associated with a higher risk of benign or malignant brain tumors in humans. Therefore, the aim of this secondary study was to investigate the risk of brain tumors in adult with tinnitus using data from a nationwide health claims research database. METHODS: Patients aged 20-50 years who were newly diagnosed with tinnitus were identified from the Taiwan's National Health Insurance Research Database and they served as the study cohort. A comparison cohort was formed by using patients without tinnitus from the same database with frequency matching (4: 1) by 10-year age interval and gender to the patients in the tinnitus cohort. Cox proportional hazards models were used to calculate the adjusted hazard ratios (AHR) for benign and malignant brain tumors in patients with tinnitus, adjusting for age, gender, and comorbidities. RESULTS: There were 15,819 patients in the tinnitus cohort and 63,276 in the comparison cohort. A significantly higher proportion of patients with tinnitus had benign brain tumor (p = 0.003) and all 11 comorbid conditions (p < 0.001) compared to those without tinnitus. Cox proportional hazards regression analysis performed on the basis of age, gender, and the 11 comorbidities revealed that tinnitus was independently associated with a higher risk for benign brain tumor (AHR 1.65, 95% CI 1.24-2.20, p = 0.001) and but not with malignant brain tumors (AHR 1.66, 95% CI 0.93-2.94, p = 0.085). CONCLUSIONS: Findings from this secondary cohort analysis indicated that tinnitus is associated with a higher risk of benign brain tumors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».