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Enregistrement W2890733322 · doi:10.1080/1744666x.2018.1519394

Managing cancer risk in patients with systemic lupus erythematous

2018· review· en· W2890733322 sur OpenAlexaffabout
Alexandra Ladouceur, Sasha Bernatsky, Rosalind Ramsey‐Goldman, Ann E. Clarke

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Clinical Immunology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of CalgaryUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerImmunologyPopulationHepatitis B virusInternal medicineHepatitis BLung cancerOncologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Numerous studies have clearly demonstrated that there is an altered cancer risk profile in patients with systemic lupus erythematous (SLE) versus the general population. This includes a higher risk of certain cancers (e.g. hematologic, lung) and a decreased risk of others (e.g. breast cancer). Several determinants could be behind this altered risk; these include immunosuppressant drugs, viral exposures, genetic factors, and other variables. Area covered: We review what is known regarding specific risk profiles and risk factors for some key cancers in SLE, including hematologic malignancies and lung cancers. In light of this, we examine current guidelines and practices regarding cancer screening, and propose ways that patients and physicians might help manage cancer risk in SLE. Expert commentary: Despite significant progress over the past decade, not many risk factors have been precisely identified. A better understanding of the elements that drive malignancy risk in systemic autoimmune rheumatic diseases may permit the further development of guidelines (regarding. cancer screening) for SLE patients. ABBREVIATIONS: AbTG: Anti-thyroglobulin antibodies; AbTPO: Anti-peroxydase antibodies; AML: Acute myeloid leukemia; APRIL: A proliferating-inducing ligand; BAFF: B-cell activating factor; CAPA: Canadian Arthritis Patient Alliance; CI: Confidence interval; CIN: Cervical intraepithelial neoplasia; CT: Computed tomography; DLBCL: Diffuse large B cell lymphoma; dsDNA: Double-stranded DNA; EBV: Epstein-Barr virus; EULAR European League Against Rheumatism; IBD: Inflammatory bowel disease; HBV: Hepatitis B virus; HCV: Hepatitis C virus; HIV: Human immunodeficiency virus; HR: Hazard ratio; HSIL: High-grade cervical squamous intraepithelial lesions; HSV: Herpes simplex virus; HL: Hodgkin lymphoma; HPV: Human papillomavirus; MALT: Mucosa-associated lymphoid tissue; MDS: Myelodysplastic syndrome; MESNA: 2-mercaptoethane sodium sulfonate; NHL: Non-Hodgkin lymphoma; OR: Odds ratio; Pap: Papanicolaou; RA: Rheumatoid arthritis; SLE: Systemic Lupus erythematous; SLICC: Systemic International Collaborating Clinics; SNPs: Single-nucleotide polymorphisms; SOGC: Society of Obstetricians and Gynaecologists of Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,387 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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