Interstitial lung disease is associated with an increased risk of lung cancer in systemic sclerosis: Longitudinal data from the Canadian Scleroderma Research Group
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The literature supports an increased risk of malignancy in systemic sclerosis, including lung cancer. Our objective was to identify potential independent predictors of lung cancer risk in systemic sclerosis. Methods: We used a cohort of 1560 systemic sclerosis patients from the Canadian Scleroderma Research Group, enrolled from 2004 and followed for a maximum of 11 years. Time to lung cancer was calculated from the onset of the first non-Raynaud's symptoms. Baseline demographic, clinical, and serological characteristics of patients with and without lung cancer were compared. Cox proportional hazards models were used to estimate the effects of demographic variables, exposure to smoking, disease duration, disease subset (diffuse vs limited), immunosuppressant drug exposure, and presence of interstitial lung disease on the risk of lung cancer. Results: Over the 5519 total person-years of follow-up, 18 SSc patients were diagnosed with lung cancer after cohort entry (3.2 cancers per 1000 person-years). In univariate comparisons, cancer cases were more likely to be male, to have a smoking history, and to have interstitial lung disease than non-cases. In multivariate analysis, interstitial lung disease was independently associated with the risk of lung cancer (hazard ratio: 2.95, 95% confidence interval: 1.10-7.87). Conclusion: In addition to known demographic (male sex) and lifestyle risk factors (smoking), interstitial lung disease is an independent risk factor for lung cancer in systemic sclerosis. These results have implications for lung cancer screening in systemic sclerosis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».