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Enregistrement W2804236422 · doi:10.1097/qai.0000000000001719

Brief Report: Cutaneous Melanoma Risk Among People With HIV in the United States and Canada

2018· article· en· W2804236422 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth L. Yanik, Raúl Ulises Hernández‐Ramírez, Qin Li, Haiqun Lin, Wendy A. Leyden, Romain Neugebauer, Michael A. Horberg, Richard D. Moore, William C. Mathews, Amy C. Justice, Nancy A. Hessol, Ángel M. Mayor, M. John Gill, John T. Brooks, Jing Sun, Keri N. Althoff, Eric A. Engels, Michael J. Silverberg, Robert Dubrow

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Eye InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Mental HealthNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Hazard ratioPopulationCumulative incidenceConfidence intervalDemographyProportional hazards modelCohort studyMelanomaCohortImmunosuppressionInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cutaneous melanoma incidence may be modestly elevated in people with HIV (PWH) vs. people without HIV. However, little is known about the relationship of immunosuppression, HIV replication, and antiretroviral therapy (ART) with melanoma risk. METHODS: PWH of white race in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design were included. A standardized incidence ratio was calculated comparing risk with the white general population, standardizing by age, sex, and calendar period. Associations between melanoma incidence and current, lagged, and cumulative measures of CD4 count, HIV RNA level, and ART use were estimated with Cox regression, adjusting for established risk factors such as age and annual residential ultraviolet B (UVB) exposure. RESULTS: Eighty melanomas were diagnosed among 33,934 white PWH (incidence = 40.75 per 100,000 person-years). Incidence was not elevated compared with the general population [standardized incidence ratio = 1.15, 95% confidence interval (95% CI) = 0.91 to 1.43]. Higher melanoma incidence was associated with older age [adjusted hazard ratio (aHR) per decade increase = 1.50, 95% CI = 1.20 to 1.89] and higher UVB exposure (aHR for exposure ≥35 vs. <35 mW/m = 1.62, 95% CI = 0.99 to 2.65). Current, lagged, and cumulative CD4 and HIV RNA were not associated with melanoma incidence. Melanoma incidence was higher among people ART-treated for a larger proportion of time in the previous 720 days (aHR per 10% increase = 1.16, 95% CI = 1.03 to 1.30). CONCLUSIONS: These results suggest that HIV-induced immune dysfunction does not influence melanoma development. The association between ART and melanoma risk may be due to increased skin surveillance among PWH engaged in clinical care. Associations with age and UVB confirmed those established in the general 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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